| アイテムタイプ |
Article |
| ID |
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| プレビュー |
| 画像 |
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| キャプション |
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| 本文 |
KAKEN_16H04731seika.pdf
| Type |
:application/pdf |
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| Last updated |
:Nov 14, 2022 |
| Downloads |
: 639 |
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| 本文公開日 |
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| タイトル |
| タイトル |
深層学習を用いたマウス胚核同定画像解析アルゴリズムの開発
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| カナ |
シンソウ ガクシュウ オ モチイタ マウスハイ カク ドウテイ ガゾウ カイセキ アルゴリズム ノ カイハツ
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| ローマ字 |
Shinsō gakushū o mochiita mausuhai kaku dōtei gazō kaiseki arugorizumu no kaihatsu
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| 別タイトル |
| 名前 |
Development of deep learning-based nuclear detection algorithm for mouse embryo
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| カナ |
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| ローマ字 |
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| 著者 |
| 名前 |
舟橋, 啓
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| カナ |
フナハシ, アキラ
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| ローマ字 |
Funahashi, Akira
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| 所属 |
慶應義塾大学・理工学部 (矢上) ・准教授
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| 所属(翻訳) |
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| 役割 |
Research team head
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| 外部リンク |
科研費研究者番号 : 70324548
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| 名前 |
山田, 貴大
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| カナ |
ヤマダ, タカヒロ
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| ローマ字 |
Yamada, Takahiro
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| 所属 |
慶應義塾大学・理工学部・助教
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| 所属(翻訳) |
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| 役割 |
Collaborator
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| 外部リンク |
科研費研究者番号 : 20837736
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| 名前 |
徳岡, 雄大
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| カナ |
トクオカ, ユウタ
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| ローマ字 |
Tokuoka, Yūta
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| 所属 |
慶應義塾大学・理工学部・博士課程学生
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| 所属(翻訳) |
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| 役割 |
Collaborator
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| 外部リンク |
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| 名前 |
吉見, 祐亮
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| カナ |
ヨシミ, ユウスケ
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| ローマ字 |
Yoshimi, Yūsuke
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| 所属 |
慶應義塾大学・理工学部・修士課程学生
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| 所属(翻訳) |
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| 役割 |
Collaborator
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| 外部リンク |
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| 名前 |
大岡, 麻耶
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| カナ |
オオオカ, マヤ
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| ローマ字 |
Ōoka, Maya
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| 所属 |
慶應義塾大学・理工学部・修士課程学生
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| 所属(翻訳) |
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| 役割 |
Collaborator
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| 外部リンク |
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| 名前 |
西本, 勝利
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| カナ |
ニシモト, ショウリ
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| ローマ字 |
Nishimoto, Shōri
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| 所属 |
慶應義塾大学・理工学部・修士課程学生
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| 所属(翻訳) |
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| 役割 |
Collaborator
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| 外部リンク |
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| 名前 |
本室, 美貴子
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| カナ |
モトムロ, ミキコ
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| ローマ字 |
Motomuro, Mikiko
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| 所属 |
慶應義塾大学・理工学部・修士課程学生
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| 所属(翻訳) |
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| 役割 |
Collaborator
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| 外部リンク |
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| 名前 |
中谷, 諒
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| カナ |
ナカタニ, リョウ
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| ローマ字 |
Nakatani, Ryō
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| 所属 |
慶應義塾大学・理工学部・修士課程学生
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| 所属(翻訳) |
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| 役割 |
Collaborator
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| 外部リンク |
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| 名前 |
山縣, 一夫
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| カナ |
ヤマガタ, カズオ
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| ローマ字 |
Yamagata, Kazuo
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| 所属 |
近畿大学・生物理工学部・准教授
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| 所属(翻訳) |
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| 役割 |
Research team member
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| 外部リンク |
科研費研究者番号 : 10361312
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| 名前 |
広井, 賀子
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| カナ |
ヒロイ, ノリコ
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| ローマ字 |
Hiroi, Noriko
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| 所属 |
山陽小野田市立山口東京理科大学・薬学部・教授
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| 所属(翻訳) |
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| 役割 |
Research team member
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| 外部リンク |
科研費研究者番号 : 20548408
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| 版 |
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| 出版地 |
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| 出版者 |
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| 日付 |
| 出版年(from:yyyy) |
2020
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| 出版年(to:yyyy) |
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| 作成日(yyyy-mm-dd) |
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| 更新日(yyyy-mm-dd) |
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| 記録日(yyyy-mm-dd) |
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| 形態 |
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| 上位タイトル |
| 名前 |
科学研究費補助金研究成果報告書
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| 翻訳 |
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| 巻 |
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| 号 |
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| 年 |
2019
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| 月 |
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| 開始ページ |
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| 終了ページ |
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| ISSN |
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| ISBN |
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| DOI |
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| URI |
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| JaLCDOI |
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| NII論文ID |
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| 医中誌ID |
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| その他ID |
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| 博士論文情報 |
| 学位授与番号 |
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| 学位授与年月日 |
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| 学位名 |
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| 学位授与機関 |
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| 抄録 |
深層学習 (Deep Learning) を利用することで、今まで困難だったマウス胚発生の4次元蛍光顕微鏡画像から核同定を行う画像処理アルゴリズムを開発した。既存のマウス胚発生における細胞動態の解析では、4次元顕微鏡画像に対しては16細胞期以降の核同定の精度は非常に低くなってしまうといった問題点があった。本研究課題では、近年画像解析にて強力な手法として注目を集めている深層学習を用いた核同定アルゴリズムを開発し、50細胞期までの正確な核同定を行い、胚の質を評価し得る定量的な指標の獲得を行った。
Using deep learning, we developed an image processing algorithm to identify nuclei from the 4-dimensional fluorescence microscopic images of mouse embryo development. The existing analysis of cell dynamics in mouse embryogenesis has a problem that the accuracy of nuclear identification after 16 cell stages is very low for the 4D microscopy images. In this research, we developed a nuclear identification algorithm using deep learning, which has recently attracted attention as a powerful technique in image analysis. Our algorithm performed accurate nuclear identification up to the 50 cell stage to obtain quantitative criteria that can evaluate the quality of embryos.
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| 目次 |
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| キーワード |
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| NDC |
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| 注記 |
研究種目 : 基盤研究 (B) (一般)
研究期間 : 2016～2019
課題番号 : 16H04731
研究分野 : 定量生物学
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| 言語 |
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| 資源タイプ |
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| ジャンル |
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| 著者版フラグ |
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| 関連DOI |
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| アクセス条件 |
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| 最終更新日 |
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| 作成日 |
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| 所有者 |
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| 更新履歴 |
| Mar 5, 2021 | | インデックス を変更 |
| Nov 14, 2022 | | 著者 名前,著者 カナ,著者 ローマ字,著者 所属,著者 所属(翻訳),著者 役割,著者 外部リンク,著者 著者ID,抄録 内容,注記 注記 を変更 |
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| インデックス |
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| 関連アイテム |
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