1. HOME
  2. 研究組織
  3. 備瀬 竜馬

「動画中の多物体同時追跡技術」を用いた細胞社会のダイナミクスと広がりの定量的把握

研究代表者 
備瀬 竜馬
九州大学システム情報科学研究
http://human.ait.kyushu-u.ac.jp/~bise/index.html

これまでの研究概要

代表者は,生物学と画像情報学の融合の新研究分野である「バイオイメージ・インフォマティクス」分野において,10 件以上のバイオ研究者と共同研究を行い,画像処理による自動定量化と知識発見のための解析技術の研究開発を取り組んできた.特に,動的データから,「個々の細胞がいつ,どこにいて,どう移動したか,いつ分裂(mitosis)したか」を認識する自動細胞追跡問題に対して,最適化問題として定式化するアプローチを用いた様々な細胞追跡手法を提案した(図1).これにより,単純に細胞の動きのみならず,分裂細胞の親子関係(細胞系譜図)も認識することができ,細胞分裂間隔といった様々な細胞挙動指標を算出することが可能となり,知識発見へつなげてきた.

新学術での研究計画

組織・臓器内のダイバーシティに富む細胞間の相互作用解析による生命現象の原理の解明や数理解析による理論構築といった研究において,自動定量技術は重要である.従来の細胞検出・追跡手法等の定量化技術は,単一種の細胞を仮定している場合が多く,本領域のようなダイバーシティに富む環境においては課題が残る.そこで,本研究課題では,細胞社会のような複数の細胞種が同時に存在しうる多様な環境を対象とした「動画中の多物体同時最適技術」と「多様なデータ解析技術」を用いた細胞社会のダイナミクスと広がりの定量的把握と知識発見を目的とする(図1).代表者保有の細胞検出・追跡技術を発展させ,新たに複数種の細胞を対象とした機械学習,細胞種(形状類似度)による対応付け制約等を導入した最適化対応付け手法を提案・導入することで,複数の細胞種が混在するダイバーシティに富む環境でもロバストに精度よく検出・追跡可能な手法を実現する.そして,個々の細胞の位置情報を示す「細胞社会における個々の細胞の広がり」,どこにどんな細胞種の集合が分布しているかといった「細胞社会全体の空間的広がり」,動的データから,個々の細胞が「いつ・どの細胞が・どう動いたか」「分裂・細胞死したか」の情報を示す「細胞社会構成員の個々のダイナミクス」,細胞社会の中で,どんな細胞種が集団としてどのように移動して,いつ遺伝子発現を行ったかを示す「細胞社会全体のダイナミクス」の定量化,及び「4方向それぞれの定量化結果からの知識発見」に必要な画像処理技術を新規に研究開発する.さらに,本領域の他の研究テーマに対して応用展開することで,知識発見に貢献する.

図1 本研究課題の概要

参考文献

  1. *L. Gu, Y. Zheng, R. Bise, I. Sato, N. Imanishi, and S. Aiso, Semi-Supervised Learning for Biomedical Image Segmentation via Forest Oriented Super Pixels(Voxels), International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI2017), pp.702-710, 2017, 査読有,(医療画像解析関連世界トップカンファレンス,採択率<33%).
  2. *M. Shimano, R. Bise, Y. Zheng, and I. Sato, Separation of Transmitted Light and Scattering Components in Transmitted Microscopy, International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI2017), pp.702-710, 2017, 査読有,(バイオ医療画像解析関連世界トップカンファレンス,採択率<33%).
  3. *R. Bise, Y. Zheng, I. Sato, and M. Toi, Vascular Registration in Photoacoustic Imaging by Low-Rank Alignment via Foreground, Background, and Complement Decomposition, International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI2016), pp.702-710, 2017, 査読有,(バイオ医療画像解析関連世界トップカンファレンス,早期採択<11%,travel award受賞).
  4. *N. Yasuda, H. Sekine, R. Bise, T. Okano, and T. Shimizu, Tracing behavior of endothelial cells promotes vascular network formation, Microvascular Research, 105, pp.125-131, 2016, 査読有,(IF:2.371).
  5. *R. Bise and Y. Sato, “Cell Detection Method from Redundant Candidates under the Non-Overlapping Constraints”, IEEE Trans. on Medical Imaging, 34(7), pp.1417-1427, 2015,査読有,(医療画像解析トップジャーナル,IF:3.94).
  6. *AJS. Ribeiro, S. Tottey, RWE. Taylor, R. Bise, T. Kanade, SF. Badylak, and KN. Dahl, Mechanical characterization of adult stem cells from bone marrow and perivascular niches, Journal of biomechanics 45 (7), 1280-1287, 2012,査読有,(IF:2.664).
  7. *S. Huh, E. Ker, R. Bise, M. Chen, and T. Kanade, Automated Mitosis Detection of Stem Cell Populations in Phase-Contrast Microscopy Images, IEEE Trans. Med. Imaging, 30(3):586–596, 2011, 査読有,(医療画像解析トップジャーナル,IF:3.94, 被引用数:105)
  8. *R. Bise, T. Kanade, Z. Yin, and S. Huh, Automatic Cell Tracking Applied to Analysis of Cell Migration in Wound Healing Assay, IEEE EMBC, pp.6174-6179, 2011, 査読有,(被引用数:24 )
  9. *R. Bise, Z. Yin, and T. Kanade, Reliable Cell Tracking by Global Data Association, IEEE ISBI, pp.1004-1010, 2011, 査読有,(oral: 採択率 <18%,被引用数:72 )
  10. *T. Kanade, Z. Yin, R. Bise, S. Huh, S. Eom, M. Sandbothe and M. Chen, “Cell Image Analysis: Algorithms, System and Applications, IEEE WACV, pp.374-381, 2011,査読有,(被引用数:86 ).

このページの先頭へ