講演抄録/キーワード |
講演名 |
2016-03-22 11:25
Deep convolutional neural networkを用いた低酸素適応前後のアストロサイトの画像判別 ○田中草介・新タ雅啓・正本和人・宮脇陽一(電通大) NC2015-91 |
抄録 |
(和) |
グリア細胞の一種であるアストロサイトは,脳血管から神経細胞への各種の栄養因子の運搬に関わる重要な細胞である.アストロサイトは低酸素症などの病態時に形状を変化することが知られており,この形状変化が脳内環境の変化に対する微小血管系の再構築のうえで何らかの機能を担っているのではないかと考えられている.しかし,具体的にどのような形状特徴が病態時に影響を受けるのかについては不明である.本研究では,アストロサイトの形状特徴を定量化する新しいアプローチとして,DCNN(Deep Convolutional Neural Network)を用いてアストロサイト画像の特徴量を定量化する手法を提案する.低酸素適応前後のアストロサイトの二光子顕微鏡画像データを例として,DCNNを用いて抽出した画像特徴量を入力とし,アストロサイトが低酸素適応状態にあるかどうかを予測することにより,抽出された画像特徴量にアストロサイトの形状変化の情報が含まれているかどうかを評価した.解析の結果,他の低次画像特徴量に比べ,DCNNの高階層で表現される特徴量は,アストロサイト画像の撮像条件に依存せず高い判別成績を示した.また,判別に有効な特徴量の数は比較的少数であることがわかった.以上の結果は,DCNNがアストロサイトの形状特徴を記述するに有効な方法であることを示している. |
(英) |
Abstract Astrocytes are a type of glial cells that regulate transportation of nutrition from blood to neurons. Previous studies showed astrocytes change their shape in case of pathological conditions such as hypoxia, suggesting functional roles in microvasculature remodeling in response to environmental changes in the brain. However, it remains unclear what morphological features are specifically influenced by such pathological conditions. In this study, we focused on examples of hypoxia-adapting astrocytes and proposed a novel approach using DCNN (Deep Convolutional Neural Network) to extract morphological features of the astrocytes that change between pre- and post-hypoxia adaptation. The image data of astrocyte, measured by the two-photon microscopy, was analyzed by DCNN and image features represented in a higher layer was used to predict whether each of given astrocyte images corresponds to pre- or post-hypoxia adaptation. Results showed that the prediction performance was accurate (> 95%) for DCNN-extracted features, significantly higher than for other simple image features. Analyses of extracted features further showed that only a small number of image features were important for the prediction. These results suggest that DCNN-extracted image features contain useful information to identify morphological changes of astrocytes during hypoxic adaptation |
キーワード |
(和) |
アストロサイト / Deep convolutional neural network / 低酸素症 / 画像特徴量 / 細胞形状 / 二光子顕微鏡 / サポートベクタマシン / 機械学習 |
(英) |
Astrocyte / Deep convolutional neural network / Hypoxia / Image feature / Cellular morphology / Two-photon microscopy / Support vector machine / Machine learning |
文献情報 |
信学技報, vol. 115, no. 514, NC2015-91, pp. 125-130, 2016年3月. |
資料番号 |
NC2015-91 |
発行日 |
2016-03-15 (NC) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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NC2015-91 |