学習による細胞内粒状物質の検出(一般セッション,PRMUのフロンティア・グランドチャレンジ)
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概要
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顕微鏡および各種蛍光技術の発達により,細胞内の各種物質の動き(細胞内ロジスティクス)を観察できるようになった.細胞は生命現象の根源であるから,物質動態を観察することで,各種疾病のメカニズムが解明できると期待される.現在,動きの解析・定量化作業は肉眼で行われているため,十分信頼のおけるデータを求めるために,生物系研究者は大変な労力を費やしている.そこで本稿では,細胞内の物質の動態解析自動化の第一歩として,蛍光観察される物質(APP-GFP)の自動検出を試みる.この自動検出は,実は画像処理としても非常に困難でチャレンジングな課題である.なぜならほぼ同一の見えを持つ粒状物体が大量に,ランダム性を伴って,そしてさらにオクルージョンを起こしながら移動するからである.従って単純な画像処理では限界があると思われる.そこで我々は,学習技術を用いて本課題に取り組む.具体的には,背景雑音除去のための前処理を施した画像に対し,各画素における背景と粒状物体との2クラス分類を試みる.分類手法としては機械学習の一手法であるSVM(Support Vector Machine)を用いる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2010-12-02
著者
-
内田 誠一
九州大学 大学院システム情報科学研究院
-
フォン ヤオカイ
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
フォン ヤオカイ
九州大学大学院システム情報研究院
-
鈴木 利治
北海道大学大学院薬学研究院・神経科学研究室
-
フォン ヤオカイ
九州大学
-
齋藤 有紀
北海道大学
-
青木 健太
九州大学
-
荒関 雅彦
北海道大学
-
鈴木 利治
北海道大学
-
内田 誠一
九州大学
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