動態特徴をフィードバックした細胞追跡と軌跡解析による細胞動画像の時空間解析法

基于动态特征反馈的细胞跟踪与轨迹分析的细胞运动图像时空分析方法

• 批准号: 21J12762
• 负责人: 藤本 健二
• 金额: $ 0.96万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-28 至 2023-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21J12762/
• 关键词: バイオイメージインフォマティクス; 細胞追跡; フレーム補完; ライブセルイメージング; フレーム補間; ライブイメージング

本研究では，細胞の運動を顕微鏡で観察した動画像に対し，個々の細胞の動態特徴 (「動き方」) を活用することで精緻に追跡するとともに，得られる細胞の移動軌跡群を解析し，生物学的な現象・知識を発見する方法の開発を目指した．細胞の追跡について，令和3年度より引き続き，動態特徴を用いたフレーム補間技術を開発し，追跡に応用した．フレーム補間は，与えられた動画像の連続する2フレームに対し，その中間となる時刻におけるフレーム (中間フレーム) を合成するタスクである．フレーム補間が一般的な物体の追跡の精度向上に有効であることは既に報告されているが，細胞動画像の場合，入力となる動画像自体のフレームレートが低く，フレーム間での細胞の移動が激しい．さらに個々の追跡対象 (細胞) が外観上の特徴に乏しく，それぞれの区別も容易ではない．そのため，単純な補間では中間フレームにおいて密集・交差する細胞群を正確に描画することが困難であった．そこで本研究では，細胞検出の結果から推定された細胞の移動傾向の情報を活用することで，精緻な追跡に資するフレーム補完法を開発した．蛍光標識された遊走する好中球の動画像にこの方法を適用し，密集・重畳する細胞をより長時間にわたって正確に追跡できることを確認した．また，追跡で得られた個々の細胞の移動速度の時系列と平均二乗変位を用い，動態解析をおこなった．この方法を遊走する好中球の追跡結果に適用することで，化学刺激 (サイトカイン) の違いによって生じる移動傾向の差異を抽出できることを確認した．この結果は，刺激や摂動を加えることで生じる生命機能の変化，特に長期にわたる経時変化の解明に資するものと考えられる．

In this study, cell phone microphones were used to monitor mobile phone pictures, and cell dynamics features ("action parties") were used to track cell phones. In this study, mobile phone microphones were used to track mobile phones. In this study, mobile phone microphones were monitored by mobile phone microphones, and mobile phone users were tracked by mobile phone users ("users"). The analysis of mobile phone population analysis was obtained, and the method of animal knowledge and knowledge in biology was used. Cell phone tracking is used to make and introduce people in the year 3. The dynamic feature uses the mobile phone technology to start the movie, to track the video file, to connect with the movie portrait, and to connect with the video portrait. In the middle of the day, there is a lot of noise in the system. The precision of tracking objects in the middle of each other is higher than that of the general object tracking system, and the accuracy of the report is very high, the cell motion picture fits together, and the auto image of the picture is in good order. Two cell tracking images (cell) are not available on the exodus, and it is easy to do so in different areas of the track. in the middle of the cell, there is a correct description of the cell population in the middle of the airport, in the middle of the cell, the cell population of the cell is correct. As a result of the simulation results, it is presumed that the mobile phone of the mobile phone is actively used in the mobile phone, and that the method of tracking the data to the end of the cycle is open. The optical label is used to track the image of the ball, and the dense heavy cell is used to correctly track the confirmation of the camera for a long time. After tracking the average two-bit speed of the two-month cell movement speed series, the dynamic analysis was used to analyze the track. the results of the ball tracking were good and the results were confirmed by chemical stimulation and chemical stimulation (chemical stimulation). The results were confirmed by the extraction of the mobile phone to the differential computer. Stimulate activities to improve the vital functions of health workers. Special long-term training programs are available for long-term training.

项目成果

細胞動画像シミュレータを介した強化学習による細胞追跡手法

使用细胞动态图像模拟器的强化学习的细胞追踪方法

• 发表时间: 2022
• 作者: 長瀬 准平;本田 あおい;石渡 哲哉;長村 徹，瀬尾 茂人，藤本 健二，繁田 浩功，松田 秀雄．
• 通讯作者: 長村 徹，瀬尾 茂人，藤本 健二，繁田 浩功，松田 秀雄．

A Cell Tracking Method for Dynamic Analysis of Immune Cells Based on Deep Learning

基于深度学习的免疫细胞动态分析的细胞追踪方法

• 发表时间: 2023
• 期刊: International Journal of Machine Learning
• 作者: Aya Watanabe;Kenji Fujimoto;Hironori Shigeta;Shigeto Seno;Yutaka Uchida;Masaru Ishii;and Hideo Matsuda.
• 通讯作者: and Hideo Matsuda.

炎症刺激に対する免疫細胞の動態解析のための深層学習に基づく細胞追跡手法

基于深度学习的细胞追踪方法，用于分析免疫细胞对炎症刺激的反应动态

• 发表时间: 2022
• 作者: 長瀬 准平;本田 あおい;石渡 哲哉;長村 徹，瀬尾 茂人，藤本 健二，繁田 浩功，松田 秀雄．;Yuya Kinzuka,Fumiaki Sato,Tetsuto Minami,Shigeki Nakauchi;渡部 綾，ブライソン ジェームス，藤本 健二，繁田 浩功，瀬尾 茂人，松田 秀雄
• 通讯作者: 渡部 綾，ブライソン ジェームス，藤本 健二，繁田 浩功，瀬尾 茂人，松田 秀雄