植物顕微鏡画像における細胞の検出と追跡システム

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PI23038,IIS23043

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 知覚情報/【D】産業応用部門 次世代産業システム合同研究会

発行日: 2023/03/24

タイトル(英語): Detection and tracking system of cells in plant microscope images

著者名: 宋 裕(立命館大学),郷 達明(奈良先端科学技術大学院大学),岩本 祐太郎(大阪電気通信大学),近藤 洋平(自然科学研究機構),中島 敬ニ(奈良先端科学技術大学院大学),陳 延偉(立命館大学)

著者名(英語): Yu SONG(Ritsumeikan University),Tatsuaki GOH(Nara Institute of Science and Technology),Yutaro IWAMOTO(Osaka Electro-Communication University),Yohei KONDO(National Institutes of Natural Sciences),Keiji NAKAJIMA(Nara Institute of Science and Technology),Yen

キーワード: Arabidopsis root|Cortex cells|Cell detection|Cell tracking|Deep learning|Genetic Algorithm

要約(日本語): 近年の顕微鏡技術の発展により、成長途上の植物組織内における個々の細胞の分裂動態を、高精細な4次元データ(３次元画像に時間軸が加わる)で撮影、記録できるようになった。このような４次元顕微鏡画像における細胞の検出と追跡が植物の成長と植物周期の解明に極めて重要なステップである。本研究では、深層学習を用いた分裂細胞と非分裂細胞の同時検出法と遺伝的アルゴリズムとクラスタリングを用いた高精度な追跡法を開発した。それらの方法と開発したシステムについて報告する。

要約(英語): Arabidopsis thaliana is a model plant that has been widely used in plant biology. By the development of microscope and computer technologies in recent years, live imaging of Arabidopsis root cortex cells became possible with a motion-tracking confocal microscope. Detection and tracking of cells in such 4D microscopic images (3D plus time) are important steps in deciphering plant developmental mechanisms. In this study, we developed a deep learning-based method for simultaneously detecting dividing and non-dividing nuclei, and a method to accurately track cell lineages based on genetic algorithm and k-means. We will report our proposed methods and systems in this paper.

本誌: 2023年3月27日知覚情報/次世代産業システム合同研究会

本誌掲載ページ: 35-37 p

原稿種別: 英語

PDFファイルサイズ: 1,427 Kバイト