| 講演名 | 2020-11-04 CNNを用いた次世代DNAシーケンサ向け塩基識別モデル 林 大介(日立), 横山 徹(日立), 小原 清弘(日立), |
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| 抄録(和) | 次世代DNAシーケンサは，がん診断や個別化医療など，医療現場での応用が広がり，市場の伸びが期待されている．従来のモデルでは，DNAコロニ位置の蛍光強度のみから塩基を識別していたため，画像のデフォーカスや位置ずれの影響を受けやすく，蛍光信号間のクロストークやサイクル間のフェージング補正のモデル化が困難である課題があった．そこで本研究では，CNNの学習を5回繰り返すことで高性能化させた，塩基識別モデルを提案した．結果として，CNN繰り返し学習の有効性を確認し，装置ごとにモデル構築をする必要がない見通しを得た． |
| 抄録(英) | Next-generation DNA sequencers are expected to grow in the market as their applications in the medical field such as cancer diagnosis and personalized medicine. In the conventional model, since the base types of DNA are identified only using a fluorescence intensity at each DNA colony position, their accuracies are easily affected by image defocus and bad registration. Generally, it is difficult to model crosstalk among fluorescent signals and phasing correction between cycles. In this study, we proposed a base discrimination model based on CNN, which improved performance by iterating CNN learning 5 times. As a result, we confirmed the effectiveness of CNN iterative learning and obtained the prospect of its device-independence, which means that it will not be necessary to optimize a model for each device. |
| キーワード(和) | 次世代DNAシーケンサ / CNN / 繰り返し学習 |
| キーワード(英) | Next-generation DNA sequencer / CNN / Iterative learning |
| 資料番号 | MICT2020-10,MI2020-36 |
| 発行日 | 2020-10-28 (MICT, MI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MICT / MI |
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| 開催期間 | 2020/11/4(から1日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Virtual (TBD) |
| テーマ（和） | 医用画像工学一般，ヘルスケア・医療情報通信技術 |
| テーマ（英） | Medical imaging technology, healthcare and medical information communication technology |
| 委員長氏名（和） | 花田 英輔(佐賀大) / 河田 佳樹(徳島大) |
| 委員長氏名（英） | Eisuke Hanada(Saga Univ.) / Yoshiki Kawata(Tokushima Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 田中 宏和(広島市大) / 安在 大祐(名工大) / 北坂 孝幸(愛知工大) / 本谷 秀堅(名工大) |
| 副委員長氏名（英） | Hirokazu Tanaka(Hiroshima City Univ.) / Daisuke Anzai(Nagoya Inst. of Tech.) / Takayuki Kitasaka(Aichi Inst. of Tech.) / Hidekata Hontani(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 和泉 慎太郎(神戸大) / 小林 匠(横浜国大) / 平野 靖(山口大) / 原口 亮(兵庫県立大) |
| 幹事氏名（英） | Shintaro Izumi(Kobe Univ.) / Takumi Kobayashi(Yokohama National Univ.) / Yasushi Hirano(Yamaguchi Univ.) / Ryo Haraguchi(Univ. of Hyogo) |
| 幹事補佐氏名（和） | 朔 啓太(九大) / 石田 開(神奈川県立産業技術総研) / 高林 健人(岡山県立大) / 滝沢 穂高(筑波大) / 大竹 義人(奈良先端大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Keita Saku(Kyushu Univ.) / Kai Ishida(KISTEC) / Kento Takabayashi(Okayama Pref. Univ.) / Hotaka Takizawa(Tsukuba Univ.) / Yoshito Otake(NAIST) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Healthcare and Medical Information Communication Technology / Technical Committee on Medical Imaging |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | CNNを用いた次世代DNAシーケンサ向け塩基識別モデル |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Base-type identification model for next-generation DNA sequencer using CNN |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 次世代DNAシーケンサ / Next-generation DNA sequencer |
| キーワード(2)（和/英） | CNN / CNN |
| キーワード(3)（和/英） | 繰り返し学習 / Iterative learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 林 大介 / Daisuke Hayashi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 日立製作所 研究開発グループ 人工知能イノベーションセンタ(略称：日立) Hitachi, Ltd., Research & Development Group, Center for Technology Innovation - Artificial Intelligence(略称：Hitachi) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 横山 徹 / Toru Yokoyama |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 日立製作所 研究開発グループ 人工知能イノベーションセンタ(略称：日立) Hitachi, Ltd., Research & Development Group, Center for Technology Innovation - Artificial Intelligence(略称：Hitachi) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 小原 清弘 / Kiyohiro Obara |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 日立製作所 研究開発グループ 人工知能イノベーションセンタ(略称：日立) Hitachi, Ltd., Research & Development Group, Center for Technology Innovation - Artificial Intelligence(略称：Hitachi) |
| 発表年月日 | 2020-11-04 |
| 資料番号 | MICT2020-10,MI2020-36 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | MICT-219,MI-220 |
| ページ範囲 | pp.15-20(MICT), pp.15-20(MI), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-10-28 (MICT, MI) |