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パターン形成数理モデルを用いた軟体動物の貝殻模様の理論的研究

使用图案形成数学模型对软体动物壳图案进行理论研究

基本信息

批准号：
20J20876
负责人：
佐藤英明
金额：
$ 1.98万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-24 至 2023-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

軟体動物の貝殻に見られる色模様は非常に多様で複雑である．そのため，貝殻模様を統一的な尺度で測定することは難しく，定量的な比較解析は今まで困難であった．模様の形成過程を再現するパターン形成モデルを用いることで，モデルパラメーターとして模様を数値化することができるが，貝殻模様の形成モデルにおける最適なパラメーターの推定には従来の最適化手法を使うことが困難である．本研究では，(1)貝殻模様におけるパラメーター最適化手法の開発と，(2)最適化手法により取得した定量データを用いた模様の進化パターンの推定を行う．昨年度までに確立した手法を用いて、(2)に使用する貝殻模様のデータセットの整備を進めた。種によっては貝殻表面の光沢の影響によりフォトグラメトリーを用いた3Dデータの取得が困難な場合があるため、その代替手法として深層学習手法のひとつであるNeRFの検討も同時に行った。また、昨年度に研究を行った貝殻模様を深層学習を用いて比較・定量する手法について、さらなる解析として、形態を定量化するために従来よく使用されてきた楕円フーリエ解析との比較研究を行い，PCAプロットの主要な軸が両者で共通の特徴量を抽出できていることを確認した．さらに研究の副産物的な結果として，3Dモデルにフィッティングした理論形態モデルのパラメーターから，殻口に沿った貝殻成長量の分布を表すAperture Mapの推定が可能であり，本手法は実際の標本を用いた貝殻成長の解析ツールとして今後期待される．

Molluscs shell color patterns are very different. It is difficult to measure the scale of the shell model. The optimization method for estimating the optimal value of the shell model is difficult. This study consists of: (1) the development of shell model optimization techniques;(2) the estimation of shell model evolution by optimization techniques. In the past year, we have established the following methods: (1) the use of shell models and the preparation of equipment. The effect of light on the shell surface is difficult to obtain when the 3D data is difficult to obtain, and the method of substitution is difficult to obtain when the deep learning method is difficult to obtain. In the past year, the study of shell model was carried out, and the method of comparison and quantification was used to extract the common characteristics of PCA. The results of this study show that it is possible to estimate the distribution of shell growth along the shell mouth by using the 3D model.