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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2010-12-09 10:00 学習による細胞内粒状物質の検出 ○青木健太・フォン ヤオカイ・内田誠一（九大）・荒関雅彦・齋藤有紀・鈴木利治（北大）  PRMU2010-127 |
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| 抄録 | （和） | 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．なぜならば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． |
| （英） | By the development of the microscope, it is now possible to observe the moving APP-GFPs in cells. By observing their movement, the elucidation of causes of diseases, such as Alzheimer, is expected. Presently, quantitative analysis is performed manually with the microscopes and eyes, consuming much effort of researchers. Therefore, in this report, we attempt the detection of APP-GFPs in cells as the first step of the movement analysis of APP-GFPs. Specifically, we perform preprocessing to the cell image for background noise removal, and try the 2-class classification between background and APP-GPP in each pixel. For the classification, we use 1-class support vector machine (OCSVM), which has been often used for pattern detection problems. Through several experimental results, we will observe the difficulties of the detection problem and consider possible remedies for future research. |
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| キーワード | （和） | 物体検出 / バイオイメージインフォマティクス / 顕微鏡画像 / 細胞内ロジスティクス / GFP / 1-class SVM / / |
| （英） | object detection / bioimage-informatics / microscopic video image / intra-cell logistics / GFP / OC-SVM / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 110, no. 330, PRMU2010-127, pp. 7-12, 2010年12月. | |
| 資料番号 | PRMU2010-127 | |
| 発行日 | 2010-12-02 (PRMU) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2010-127 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU FM |
| 開催期間 | 2010-12-09 - 2010-12-10 |
| 開催地（和） | 山口大学 大学会館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | PRMUのフロンティア・グランドチャレンジ |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2010-12-PRMU-FM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 学習による細胞内粒状物質の検出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Detection of Granular Objects in Cell by Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 物体検出 / object detection |
| キーワード(2)（和/英） | バイオイメージインフォマティクス / bioimage-informatics |
| キーワード(3)（和/英） | 顕微鏡画像 / microscopic video image |
| キーワード(4)（和/英） | 細胞内ロジスティクス / intra-cell logistics |
| キーワード(5)（和/英） | GFP / GFP |
| キーワード(6)（和/英） | 1-class SVM / OC-SVM |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 青木 健太 / Kenta Aoki / アオキ ケンタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | フォン ヤオカイ / Yaokai Feng / フォン ヤオカイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 内田 誠一 / Seiichi Uchida / ウチダ セイイチ |
| 第3著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 荒関 雅彦 / Masahiko Araseki / アラセキ マサヒコ |
| 第4著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 齋藤 有紀 / Yuki Saito / サイトウ ユウキ |
| 第5著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鈴木 利治 / Toshiharu Suzuki / スズキ トシハル |
| 第6著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2010-12-09 10:00:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2010-127 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | no.330 |
| ページ範囲 | pp.7-12 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2010-12-02 (PRMU) |
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