講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-01-28 17:30
CNNとスペクトラルクラスタリングを用いたボトムアップ指向の染色体異常識別 ○高見燎世・槇原 靖・八木康史(阪大)・川端絵美・衣笠泰葉・田代 聡(広島大) MVE2021-38 |
抄録 |
(和) |
本研究では,染色体の蛍光顕微鏡画像から染色体の要素をボトムアップに検出することで,染色体異常を識別する手法を提案する.染色体は,主にセントロメア・テロメアとそれらを接続するDNAの三つの要素から構成される.まず,畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional neural network: CNN)を用いて,セントロメア・テロメアの尤度マップを出力し,そのピークをセントロメア・テロメアの位置とする.また,DNAについては,接続方向の情報を含めた尤度マップをCNNにより出力し,セントロメア・テロメア間を接続するDNAのスコア(信頼度)を計算する.更に,DNAの接続スコアを元に,セントロメア・テロメアの接続を表すグラフの重み付き隣接行列を計算し,スペクトラルクラスタリングにより個別の染色体へ分割する.その際,クラスタリングによる過分割や分割漏れを訂正するため,染色体の形状に基づいた評価関数を定義した上で,再分割や併合処理を適用する.最後に,個々に分割された染色体のグラフ構造を元に,染色体異常を識別する.実験では,21枚の染色体画像を用いて精度評価を行い,結果として,染色体異常識別の精度は90.3%となった. |
(英) |
(Not available yet) |
キーワード |
(和) |
染色体 / ボトムアップ手法 / CNN / スペクトラルクラスタリング / 蛍光顕微鏡画像 / / / |
(英) |
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文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 349, MVE2021-38, pp. 49-54, 2022年1月. |
資料番号 |
MVE2021-38 |
発行日 |
2022-01-20 (MVE) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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