非負値行列因子分解を用いたカルシウムイメージングデータからの細胞検出法(合同企画セッション:バイオデータマイニング,機械学習によるバイオデータマインニング,一般)
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概要
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カルシウムイメージング法は広範囲の神経活動の記録を可能にする.多細胞からのカルシウムイメージングの普及に伴い,画像データの解析手法が求められており,その第一段階として細胞位置検出の問題がある.細胞検出のための有力な手法として,先行研究では独立成分分析(ICA)を用いたアルゴリズムが提案されている.本報告では別のアプローチをとり,非負行列因子分解法(NMF)を用いた,モデルとデータの適合による手法を提案する.このような手法が用いられて来なかった理由にベースラインの扱いに困難があることを指摘し,NMFアルゴリズムに変更を加えることでそれを解決する.カルシウムイメージング画像を模擬した人工データを用いて提案手法を評価する.最後にラット海馬スライスからのカルシウムイメージング画像に対して提案手法を適用し,実データにおいて実際に細胞検出が可能であることを示す.
- 2011-06-16
著者
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宮川 博義
東薬大生命
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青西 亨
東工大院総理工:理研脳総研
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宮川 博義
東京薬科大学
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青西 亨
東京工業大学大学院 総合理工学研究科
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丸山 隆一
東京工業大学大学院総合理工研究科
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前田 佳主馬
東京薬科大学生命科学研究科
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清西 亨
東京工業大学大学院総合理工学研究科
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青西 享
東京工業大学大学院総合理工学研究科
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宮川 博義
東京薬科大学 生命科学部
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宮川 博義
東京薬科大・生命・脳神経機能学
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