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KAKEN_16H04731seika  
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本文公開日
 
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  
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  
ローマ字 Shinsō gakushū o mochiita mausuhai kaku dōtei gazō kaiseki arugorizumu no kaihatsu  
別タイトル
名前 Development of deep learning-based nuclear detection algorithm for mouse embryo  
カナ  
ローマ字  
著者
名前 舟橋, 啓  
カナ フナハシ, アキラ  
ローマ字 Funahashi, Akira  
所属 慶應義塾大学・理工学部 (矢上) ・准教授  
所属(翻訳)  
役割 Research team head  
外部リンク 科研費研究者番号 : 70324548

名前 山田, 貴大  
カナ ヤマダ, タカヒロ  
ローマ字 Yamada, Takahiro  
所属 慶應義塾大学・理工学部・助教  
所属(翻訳)  
役割 Collaborator  
外部リンク 科研費研究者番号 : 20837736

名前 徳岡, 雄大  
カナ トクオカ, ユウタ  
ローマ字 Tokuoka, Yūta  
所属 慶應義塾大学・理工学部・博士課程学生  
所属(翻訳)  
役割 Collaborator  
外部リンク  

名前 吉見, 祐亮  
カナ ヨシミ, ユウスケ  
ローマ字 Yoshimi, Yūsuke  
所属 慶應義塾大学・理工学部・修士課程学生  
所属(翻訳)  
役割 Collaborator  
外部リンク  

名前 大岡, 麻耶  
カナ オオオカ, マヤ  
ローマ字 Ōoka, Maya  
所属 慶應義塾大学・理工学部・修士課程学生  
所属(翻訳)  
役割 Collaborator  
外部リンク  

名前 西本, 勝利  
カナ ニシモト, ショウリ  
ローマ字 Nishimoto, Shōri  
所属 慶應義塾大学・理工学部・修士課程学生  
所属(翻訳)  
役割 Collaborator  
外部リンク  

名前 本室, 美貴子  
カナ モトムロ, ミキコ  
ローマ字 Motomuro, Mikiko  
所属 慶應義塾大学・理工学部・修士課程学生  
所属(翻訳)  
役割 Collaborator  
外部リンク  

名前 中谷, 諒  
カナ ナカタニ, リョウ  
ローマ字 Nakatani, Ryō  
所属 慶應義塾大学・理工学部・修士課程学生  
所属(翻訳)  
役割 Collaborator  
外部リンク  

名前 山縣, 一夫  
カナ ヤマガタ, カズオ  
ローマ字 Yamagata, Kazuo  
所属 近畿大学・生物理工学部・准教授  
所属(翻訳)  
役割 Research team member  
外部リンク 科研費研究者番号 : 10361312

名前 広井, 賀子  
カナ ヒロイ, ノリコ  
ローマ字 Hiroi, Noriko  
所属 山陽小野田市立山口東京理科大学・薬学部・教授  
所属(翻訳)  
役割 Research team member  
外部リンク 科研費研究者番号 : 20548408
 
出版地
 
出版者
名前  
カナ  
ローマ字  
日付
出版年(from:yyyy) 2020  
出版年(to:yyyy)  
作成日(yyyy-mm-dd)  
更新日(yyyy-mm-dd)  
記録日(yyyy-mm-dd)  
形態
1 pdf  
上位タイトル
名前 科学研究費補助金研究成果報告書  
翻訳  
 
 
2019  
 
開始ページ  
終了ページ  
ISSN
 
ISBN
 
DOI
URI
JaLCDOI
NII論文ID
 
医中誌ID
 
その他ID
 
博士論文情報
学位授与番号  
学位授与年月日  
学位名  
学位授与機関  
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.
 
目次

 
キーワード
画像解析  

機械学習  

深層学習  

発生・分化  
NDC
 
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
 
言語
日本語  

英語  
資源タイプ
text  
ジャンル
Research Paper  
著者版フラグ
publisher  
関連DOI
アクセス条件

 
最終更新日
Nov 14, 2022 13:57:27  
作成日
Mar 05, 2021 13:19:11  
所有者
mediacenter
 
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
 
インデックス
/ Public / 科学研究費補助金研究成果報告書 / 2019年度 / 日本学術振興会
 
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