Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2022-01-20 |
タイトル |
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タイトル |
CNN とスペクトラルクラスタリングを用いたボトムアップ指向の染色体異常識別 |
言語 |
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言語 |
jpn |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
視点・識別 |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
著者所属 |
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大阪大学 |
著者所属 |
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大阪大学 |
著者所属 |
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大阪大学 |
著者所属 |
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広島大学 |
著者所属 |
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広島大学 |
著者所属 |
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広島大学 |
著者名 |
高見, 燎世
槇原, 靖
八木, 康史
川端, 絵美
衣笠, 泰葉
田代, 聡
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
本研究では,染色体の蛍光顕微鏡画像から染色体の要素をボトムアップに検出することで,染色体異常を識別する手法を提案する.染色体は,主にセントロメア・テロメアとそれらを接続する DNA の三つの要素から構成される.まず,畳み込みニューラルネットワーク (Convolutional neural network: CNN) を用いて,セントロメア・テロメアの尤度マップを出力し,そのピークをセントロメア・テロメアの位置とする.また,DNA については,接続方向の情報を含めた尤度マップを CNN により出力し,セントロメア・テロメア間を接続する DNA のスコア(信頼度)を計算する.更に,DNA の接続スコアを元に,セントロメア・テロメアの接続を表すグラフの重み付き隣接行列を計算し,スペクトラルクラスタリングにより個別の染色体へ分割する.その際,クラスタリングによる過分割や分割漏れを訂正するため,染色体の形状に基づいた評価関数を定義した上で,再分割や併合処理を適用する.最後に,個々に分割された染色体のグラフ構造を元に,染色体異常を識別する.実験では,21 枚の染色体画像を用いて精度評価を行い,結果として,染色体異常識別の精度は 90.3% となった. |
書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11131797 |
書誌情報 |
研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)
巻 2022-CVIM-228,
号 30,
p. 1-6,
発行日 2022-01-20
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ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8701 |
Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |