Development of Novel Intracellular Analysis Methods by Integrating Raman Imaging and Machine Learning

通过集成拉曼成像和机器学习开发新型细胞内分析方法

基本信息

  • 批准号:
    22KJ0287
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.6万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
  • 财政年份:
    2023
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2023-03-08 至 2025-03-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

2022年度は,主に「ラマンイメージングとDeep learningによる単一細胞内の温度測定手法の開発」及び「コヒーレントアンチストークスラマン散乱(CARS)顕微鏡による細胞のラマンイメージ測定手法の確立」を進めた.温度測定については,単一細胞内の各領域(核と細胞質)について,その平均温度を約0.5℃の誤差で推定する手法の確立に成功した.この手法ではまず,様々な温度におけるHeLa細胞のスペクトルを取得することで教師データを作成した.顕微鏡用培養システムを用いてHeLa細胞を培養したディッシュ全体の温度を制御しながら,各温度におけるHeLa細胞のラマンイメージ(スペクトル)を取得した.得られたラマンイメージと対応する温度の値を用いて畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を学習した.得られたCNNはイメージ上の1ピクセル(約1平方μmの領域に対応)当たり約1.3℃の誤差で温度を推定することができた.このCNNを用い,細胞内の核と細胞質の領域について平均値を求めることで,各領域の温度を約0.5℃の誤差で測定することが可能である.CARS顕微鏡による細胞のラマンイメージについては,CARSイメージ測定システムの構築及び単一細胞のCARSイメージ測定手法の開発を行った.まず,所属研究室のピコ秒パルスレーザー及び光学顕微鏡を用いることで,顕微鏡下でCARS光を検出しスペクトルを取得することに成功した.更に,顕微鏡にピエゾステージを導入し,CCDカメラ及びピエゾステージを同時に制御するソフトウェアを製作した.これによりCARSスペクトルを連続測定し,単一細胞のCARSハイパースペクトルイメージを取得するシステムの開発に成功した.
In 2022, the main topics were "Development of temperature measurement method in cells" and "Establishment of temperature measurement method in cells with microscopes". Temperature measurement is successful in determining the mean temperature of each area (nucleus and cytoplasm) within a cell, and the error is approximately 0.5℃. The method is to create a temperature sensor for HeLa cells. HeLa cells were cultured for microscopical purposes. The temperature of HeLa cells was controlled. The temperature of the film is determined by the temperature of the film The error of temperature estimation is about 1.3℃. In this CNN application, the average value of the nuclear and cytoplasmic domains in the cell is calculated. The error of the temperature measurement in each domain is about 0.5℃.CARS microscopes are used to measure the cell's nuclear and cytoplasmic domains. The CARS microscopes are used to construct and develop the CARS microscopes. The research lab has successfully acquired the CARS optical microscope. In addition, the CCD camera and the CCD camera can be used to control the camera. The development of CARS in a single cell was successful.

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

高橋 大智其他文献

高橋 大智的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

相似国自然基金

基于Deep-learning的三江源区冰川监测动态识别技术研究
  • 批准号:
    51769027
  • 批准年份:
    2017
  • 资助金额:
    38.0 万元
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
具有时序处理能力的Spiking-Deep Learning(脉冲深度学习)方法研究
  • 批准号:
    61573081
  • 批准年份:
    2015
  • 资助金额:
    64.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似海外基金

Developing and Visualising a Retrieval-Augmented Deep Learning Model for Population Health Management
开发和可视化用于人口健康管理的检索增强深度学习模型
  • 批准号:
    2905946
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 1.6万
  • 项目类别:
    Studentship
Navigating Chemical Space with Natural Language Processing and Deep Learning
利用自然语言处理和深度学习驾驭化学空间
  • 批准号:
    EP/Y004167/1
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 1.6万
  • 项目类别:
    Research Grant
CAREER: Adaptive Deep Learning Systems Towards Edge Intelligence
职业:迈向边缘智能的自适应深度学习系统
  • 批准号:
    2338512
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 1.6万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
MFB: Better Homologous Folding using Computational Linguistics and Deep Learning
MFB:使用计算语言学和深度学习更好的同源折叠
  • 批准号:
    2330737
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 1.6万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CRII: OAC: A Compressor-Assisted Collective Communication Framework for GPU-Based Large-Scale Deep Learning
CRII:OAC:基于 GPU 的大规模深度学习的压缩器辅助集体通信框架
  • 批准号:
    2348465
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 1.6万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Deep Learningを活用した超音波ガイドによる安全な静脈穿刺法の開発
利用深度学习的超声引导开发安全静脉穿刺方法
  • 批准号:
    24K13362
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 1.6万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Deep Learningを活用した安静時心電図からの非侵襲的冠動脈疾患予測
使用深度学习通过静息心电图进行无创冠状动脉疾病预测
  • 批准号:
    24K19024
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 1.6万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
深層学習(Deep learning)による骨転移検出AIモデルの開発と臨床応用
深度学习骨转移检测AI模型开发及临床应用
  • 批准号:
    24K18754
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 1.6万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
SHF: Small: Hardware-Software Co-design for Privacy Protection on Deep Learning-based Recommendation Systems
SHF:小型:基于深度学习的推荐系统的隐私保护软硬件协同设计
  • 批准号:
    2334628
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 1.6万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Deep Learning with Limited Data for Battery Materials Design
电池材料设计中数据有限的深度学习
  • 批准号:
    EP/Y000552/1
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 1.6万
  • 项目类别:
    Research Grant
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了