深層学習を用いたワムシ健康診断システムの構築

点击翻译按钮获取中文摘要

本研究は、さまざまな養殖魚類の初期餌料として広く利用されているワムシの培養の自動化を目指し、ワムシの健康状態を動画像から自動で診断するシステムを研究開発することである。初年度の2022年度には、(1)ワムシの動画データセットの収集とアノテーション、(2)動画を入力としてワムシの個体数と卵の数、動きを測定する手法の実装を中心に研究を進めた。(1)ワムシを一定期間培養し、スマートフォンのカメラと顕微鏡によってワムシの動画を収集した。研究協力者の協力のもと、収集した動画の一部にワムシの領域をアノテーションした。アノテーションされたインスタンス数は3万以上であった。このデータセットは、当該領域の研究発展のため公開する予定である。(2)2年目（2023年度）に実施予定であった、動画を入力とした手法の実装を進めた（詳細は【現在までの進捗状況】参照）。近年提案された高精度な物体検出手法（YOLOv8）と追跡手法（BOT-SORT）を利用した、ワムシのカウンティング、卵の有無の認識、動き方の評価のための手法の研究開発、また、2年目の後半に実施予定でありワムシよりも困難だと考えられる繊毛虫の検出についても検討を進めた。このシステムを誰でも利用できるように整備した上で、公開する予定である。上記の成果をまとめた論文を、Aquacultural Engineering(IF 3.273)に投稿予定である。さらに、この研究の枠組みはワムシ以外にも適用可能であると考え、実際に他の問題（クロマグロの突進遊泳検出）にも応用した。この成果は、第233回CVIM研究発表会にて口頭発表した。