バーチャル心筋細胞の実現－機械学習による実形状モデル生成・統合解析・統計評価－
【研究キーワード】
心筋細胞 / 機械学習 / 形状抽出 / 数値解析 / 実形状 / 電子顕微鏡画像 / マルチフィジックス / 電気生理 / 微細構造 / 形態
【研究成果の概要】
畳み込みニューラルネットワークで電子顕微鏡画像に特化したCDeep3Mを利用して領域と境界を抽出後，画像処理を重ねることで、マウス心筋細胞電子顕微鏡画像からミトコンドリア・筋原線維を自動抽出することに成功した．横行小管についてはそのネットワーク構造のうち肥大化している部分の抽出には成功した。新しい1シリーズのSerial Block-Face scanning electron micrographyの画像群に対して、2,3枚の教師ラベルを用意し、ネットワークをGPU搭載マシンで1時間程度追加学習することで、90％以上の精度で形状を抽出できることが分かった。抽出した構造を用いて有限要素メッシュを作成し、必要な細胞内小器官の配置を適切に定める手法を確立した。
【研究代表者】
【研究種目】若手研究
【研究期間】2019-04-01 - 2023-03-31
【配分額】4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)