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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-11-04 10:40 CNNを用いた次世代DNAシーケンサ向け塩基識別モデル ○林 大介・横山 徹・小原清弘（日立）  MICT2020-10 MI2020-36 |
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| 抄録 | （和） | 次世代DNAシーケンサは，がん診断や個別化医療など，医療現場での応用が広がり，市場の伸びが期待されている．従来のモデルでは，DNAコロニ位置の蛍光強度のみから塩基を識別していたため，画像のデフォーカスや位置ずれの影響を受けやすく，蛍光信号間のクロストークやサイクル間のフェージング補正のモデル化が困難である課題があった．そこで本研究では，CNNの学習を5回繰り返すことで高性能化させた，塩基識別モデルを提案した．結果として，CNN繰り返し学習の有効性を確認し，装置ごとにモデル構築をする必要がない見通しを得た． |
| （英） | Next-generation DNA sequencers are expected to grow in the market as their applications in the medical field such as cancer diagnosis and personalized medicine. In the conventional model, since the base types of DNA are identified only using a fluorescence intensity at each DNA colony position, their accuracies are easily affected by image defocus and bad registration. Generally, it is difficult to model crosstalk among fluorescent signals and phasing correction between cycles. In this study, we proposed a base discrimination model based on CNN, which improved performance by iterating CNN learning 5 times. As a result, we confirmed the effectiveness of CNN iterative learning and obtained the prospect of its device-independence, which means that it will not be necessary to optimize a model for each device. | |
| キーワード | （和） | 次世代DNAシーケンサ / CNN / 繰り返し学習 / / / / / |
| （英） | Next-generation DNA sequencer / CNN / Iterative learning / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 220, MI2020-36, pp. 15-20, 2020年11月. | |
| 資料番号 | MI2020-36 | |
| 発行日 | 2020-10-28 (MICT, MI) | |
| ISSN | 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 | MICT2020-10 MI2020-36 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MICT MI |
| 開催期間 | 2020-11-04 - 2020-11-04 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 医用画像工学一般，ヘルスケア・医療情報通信技術 |
| テーマ（英） | Medical imaging technology, healthcare and medical information communication technology |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2020-11-MICT-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | CNNを用いた次世代DNAシーケンサ向け塩基識別モデル |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Base-type identification model for next-generation DNA sequencer using CNN |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 次世代DNAシーケンサ / Next-generation DNA sequencer |
| キーワード(2)（和/英） | CNN / CNN |
| キーワード(3)（和/英） | 繰り返し学習 / Iterative learning |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| 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） | 林 大介 / Daisuke Hayashi / ハヤシ ダイスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 日立製作所 研究開発グループ 人工知能イノベーションセンタ (略称： 日立) Hitachi, Ltd., Research & Development Group, Center for Technology Innovation - Artificial Intelligence (略称： Hitachi) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 横山 徹 / Toru Yokoyama / ヨコヤマ トオル |
| 第2著者 所属（和/英） | 日立製作所 研究開発グループ 人工知能イノベーションセンタ (略称： 日立) Hitachi, Ltd., Research & Development Group, Center for Technology Innovation - Artificial Intelligence (略称： Hitachi) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小原 清弘 / Kiyohiro Obara / オバラ キヨヒロ |
| 第3著者 所属（和/英） | 日立製作所 研究開発グループ 人工知能イノベーションセンタ (略称： 日立) Hitachi, Ltd., Research & Development Group, Center for Technology Innovation - Artificial Intelligence (略称： Hitachi) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-11-04 10:40:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MICT2020-10, MI2020-36 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.219(MICT), no.220(MI) |
| ページ範囲 | pp.15-20 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-10-28 (MICT, MI) |
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