学習による細胞内粒状物質の検出 Detection of Granular Objects in Cell by Learning

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抄録

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.

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.

収録刊行物

  • 電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解

    電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解 110(330), 7-12, 2010-12-02

    一般社団法人電子情報通信学会

参考文献:  7件中 1-7件 を表示

被引用文献:  2件中 1-2件 を表示

  • 大局的最適化による細胞内粒子の追跡

    藤崎 顕彰 , 青木 健太 , フォン ヤオカイ , 内田 誠一 , 荒関 雅彦 , 齋藤 有紀 , 鈴木 利治

    電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解 111(430), 207-212, 2012-02-02

    参考文献8件

  • 大局的最適化による細胞内粒子の追跡

    藤崎 顕彰 , 青木 健太 , ヤオカイ フォン , 内田 誠一 , 荒関 雅彦 , 齋藤 有紀 , 鈴木 利治

    電子情報通信学会技術研究報告. SP, 音声 111(431), 207-212, 2012-02-02

    参考文献8件

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110008675743
  • NII書誌ID(NCID)
    AN10541106
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    09135685
  • NDL 記事登録ID
    10937154
  • NDL 雑誌分類
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL 請求記号
    Z16-940
  • データ提供元
    CJP書誌  CJP引用  NDL  NII-ELS 
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