生体蛍光観察動画像の深度を考慮した深層学習による細胞追跡精度の改善

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2019-02-21
• タイトル: 生体蛍光観察動画像の深度を考慮した深層学習による細胞追跡精度の改善
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科／大阪大学サイバーメディアセンター
• 著者所属: 大阪大学大学院医学系研究科
• 著者所属: 大阪大学大学院医学系研究科／大阪大学大学院生命機能研究科
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University / Cybermedia Center, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Medicine, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Medicine, Osaka University / Graduate School of Frontier Biosciences, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
• 著者名: 嶋田, 彩人; 瀬尾, 茂人; 繁田, 浩功; 間下, 以大; 内田, 穣; 石井, 優; 松田, 秀雄
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 二光子励起顕微鏡や蛍光タンパク質等の技術発展により，生体内の細胞をリアルタイムで観察可能となっている．細胞動態の解析を行うためには，まず細胞の動きを自動で追跡することが基本的なタスクである．しかし，観察する対象や用いる技術に依存して画像の見た目や細胞の特徴や性質が大きく変化するため，追跡のためのアルゴリズムや特徴量を個別に設計する必要があった．この問題に対して，追跡対象の物体の特徴を随時学習しながら追跡を行う教師あり学習による手法が提案されており，Action-Decision Network （ADNet） は畳み込みニューラルネットワークと強化学習を組み合わせて物体追跡を行う方法の 1 つである．本研究では，転移学習により ADNet を蛍光生体イメージングで得られた動画像での細胞追跡に応用する方法を提案する．また，3 次元の細胞動画像の深度の情報を疑似的な深度マップとして入力に用いることで，細胞の追跡精度が向上することを示す．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10505667
• 書誌情報: 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2019-MPS-122, 号 4, p. 1-6, 発行日 2019-02-21
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8833
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会