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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-01-18 14:15 機械学習を用いた培養細胞の品質判定アルゴリズムの開発 ○佐藤和紀（山形大）・佐々木寛人・加藤竜司（名大）・湯浅哲也・姜 時友（山形大）  MI2016-98 |
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| 抄録 | （和） | 再生医療現場においては，培養細胞の品質判定・品質管理がその安全性確保のためにも重要であり，ヒトを介さず自動化した品質判定方法が求められている．本研究では，ヒト皮膚繊維芽細胞の培養過程における位相差顕微鏡画像から，それらに特異的な画像処理を施すことによって，非侵襲的かつ自動的な細胞品質判定を可能とするアルゴリズムを開発・構築する．そしてそのアルゴリズムの有用性について，更なる精度向上を図った，多面的な検証を行う． |
| （英） | In the research field of regenerative medicine, non-invasive method of cell quality classification has been expected for safety clinical application. We have implemented the automatic image-based algorithm for the normal human dermal fibroblasts (NDHF) cells. The quality evaluation of confluent NHDFs has potential difficulty because they are highly dense and their orientations shows diversity. To quantified their orientation heterogeneity, we applied scale-invariance feature transform (SIFT) onto the image obtained through some image-processings such as noise-elimination, morphological filtering, skeltonization, and so on. Furthermore, we performed the kernel support vector machine for the feature values to classify the remaining lifespan of cells and condition of culturing. As a result, we provide preliminary algorithms for automatic and non-invasive assessment of cell quality to promote clinical application on tissue engineering. | |
| キーワード | （和） | 再生医療 / 位相差顕微鏡 / ヒト皮膚線維芽細胞 / 細胞画像 / Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) / サポートベクターマシン (SVM) / パターン認識 / 畳み込みニューラルネットワーク |
| （英） | Regenerative medicine / Phase-contrast microscope / Normal human dermal fibroblasts (NHDF) / Cellular image / Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) / Support Vector Machine (SVM) / Pattern recognition / Convolution neural network (CNN) | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 116, no. 393, MI2016-98, pp. 101-106, 2017年1月. | |
| 資料番号 | MI2016-98 | |
| 発行日 | 2017-01-11 (MI) | |
| 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 | MI2016-98 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
| 開催期間 | 2017-01-18 - 2017-01-18 |
| 開催地（和） | 那覇市ぶんかテンブス館（那覇市） |
| 開催地（英） | Tenbusu Naha |
| テーマ（和） | 医用画像工学一般 |
| テーマ（英） | Medical Image Engineering, Analysis, Recognition, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2017-01-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 機械学習を用いた培養細胞の品質判定アルゴリズムの開発 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Machine Learning Algorithm for the Automatic and Non-invasive Quality Assessment of Confluent Cells |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 再生医療 / Regenerative medicine |
| キーワード(2)（和/英） | 位相差顕微鏡 / Phase-contrast microscope |
| キーワード(3)（和/英） | ヒト皮膚線維芽細胞 / Normal human dermal fibroblasts (NHDF) |
| キーワード(4)（和/英） | 細胞画像 / Cellular image |
| キーワード(5)（和/英） | Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) / Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) |
| キーワード(6)（和/英） | サポートベクターマシン (SVM) / Support Vector Machine (SVM) |
| キーワード(7)（和/英） | パターン認識 / Pattern recognition |
| キーワード(8)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / Convolution neural network (CNN) |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐藤 和紀 / Kazuki Sato / サトウ カズキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 山形大学 (略称： 山形大) Yamagata University (略称： Yamagata Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐々木 寛人 / Hiroto Sasaki / ササキ ヒロト |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 加藤 竜司 / Ryuji Kato / カトウ リュウジ |
| 第3著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 湯浅 哲也 / Tetsuya Yuasa / ユアサ テツヤ |
| 第4著者 所属（和/英） | 山形大学 (略称： 山形大) Yamagata University (略称： Yamagata Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 姜 時友 / Siu Kang / カン シウ |
| 第5著者 所属（和/英） | 山形大学 (略称： 山形大) Yamagata University (略称： Yamagata Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-01-18 14:15:00 |
| 発表時間 | 40分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2016-98 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | no.393 |
| ページ範囲 | pp.101-106 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-01-11 (MI) |
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