| 講演名 | 2016-03-22 Deep convolutional neural networkを用いた低酸素適応前後のアストロサイトの画像判別 田中 草介(電通大), 新タ 雅啓(電通大), 正本 和人(電通大), 宮脇 陽一(電通大), |
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| 抄録(和) | グリア細胞の一種であるアストロサイトは，脳血管から神経細胞への各種の栄養因子の運搬に関わる重要な細胞である．アストロサイトは低酸素症などの病態時に形状を変化することが知られており，この形状変化が脳内環境の変化に対する微小血管系の再構築のうえで何らかの機能を担っているのではないかと考えられている．しかし，具体的にどのような形状特徴が病態時に影響を受けるのかについては不明である．本研究では，アストロサイトの形状特徴を定量化する新しいアプローチとして，DCNN（Deep Convolutional Neural Network）を用いてアストロサイト画像の特徴量を定量化する手法を提案する．低酸素適応前後のアストロサイトの二光子顕微鏡画像データを例として，DCNNを用いて抽出した画像特徴量を入力とし，アストロサイトが低酸素適応状態にあるかどうかを予測することにより，抽出された画像特徴量にアストロサイトの形状変化の情報が含まれているかどうかを評価した．解析の結果，他の低次画像特徴量に比べ，DCNNの高階層で表現される特徴量は，アストロサイト画像の撮像条件に依存せず高い判別成績を示した．また，判別に有効な特徴量の数は比較的少数であることがわかった．以上の結果は，DCNNがアストロサイトの形状特徴を記述するに有効な方法であることを示している． |
| 抄録(英) | Abstract Astrocytes are a type of glial cells that regulate transportation of nutrition from blood to neurons. Previous studies showed astrocytes change their shape in case of pathological conditions such as hypoxia, suggesting functional roles in microvasculature remodeling in response to environmental changes in the brain. However, it remains unclear what morphological features are specifically influenced by such pathological conditions. In this study, we focused on examples of hypoxia-adapting astrocytes and proposed a novel approach using DCNN (Deep Convolutional Neural Network) to extract morphological features of the astrocytes that change between pre- and post-hypoxia adaptation. The image data of astrocyte, measured by the two-photon microscopy, was analyzed by DCNN and image features represented in a higher layer was used to predict whether each of given astrocyte images corresponds to pre- or post-hypoxia adaptation. Results showed that the prediction performance was accurate (> 95%) for DCNN-extracted features, significantly higher than for other simple image features. Analyses of extracted features further showed that only a small number of image features were important for the prediction. These results suggest that DCNN-extracted image features contain useful information to identify morphological changes of astrocytes during hypoxic adaptation |
| キーワード(和) | アストロサイト / Deep convolutional neural network / 低酸素症 / 画像特徴量 / 細胞形状 / 二光子顕微鏡 / サポートベクタマシン / 機械学習 |
| キーワード(英) | Astrocyte / Deep convolutional neural network / Hypoxia / Image feature / Cellular morphology / Two-photon microscopy / Support vector machine / Machine learning |
| 資料番号 | NC2015-91 |
| 発行日 | 2016-03-15 (NC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE / NC |
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| 開催期間 | 2016/3/22(から2日開催) |
| 開催地（和） | 玉川大学 |
| 開催地（英） | Tamagawa University |
| テーマ（和） | ME, 一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 小林 哲生(京大) / 斎藤 利通(法政大) |
| 委員長氏名（英） | Tetsuo Kobayashi(Kyoto Univ.) / Toshimichi Saito(Hosei Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 福岡 豊(工学院大) / 佐藤 茂雄(東北大) |
| 副委員長氏名（英） | Yutaka Fukuoka(Kogakuin Univ.) / Shigeo Sato(Tohoku Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 中村 和浩(秋田脳研) / 田中 久弥(工学院大) / 堀尾 恵一(九工大) / 田中 宏喜(京都産大) |
| 幹事氏名（英） | Kazuhiro Nakamura(akita noken) / Hisaya Tanaka(Kogakuin Univ.) / Keiichi Horio(Kyushu Inst. of Tech.) / Hiroki Tanaka(Kyoto Sangyo Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 笈田 武範(京大) / 堀江 亮太(芝浦工大) / 神原 裕行(東工大) / 秋間 学尚(東北大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Takenori Oida(Kyoto Univ.) / Ryota Horie(Shibaura Inst. of Tech.) / Hiroyuki Kanbara(Tokyo Inst. of Tech.) / Hisanao Akima(Tohoku Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on ME and Bio Cybernetics / Technical Committee on Neurocomputing |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | Deep convolutional neural networkを用いた低酸素適応前後のアストロサイトの画像判別 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Image classification of astrocytes for pre- and post-hypoxia adaptation using deep convolutional neural network |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | アストロサイト / Astrocyte |
| キーワード(2)（和/英） | Deep convolutional neural network / Deep convolutional neural network |
| キーワード(3)（和/英） | 低酸素症 / Hypoxia |
| キーワード(4)（和/英） | 画像特徴量 / Image feature |
| キーワード(5)（和/英） | 細胞形状 / Cellular morphology |
| キーワード(6)（和/英） | 二光子顕微鏡 / Two-photon microscopy |
| キーワード(7)（和/英） | サポートベクタマシン / Support vector machine |
| キーワード(8)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 田中 草介 / Sosuke Tanaka |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 電気通信大学(略称：電通大) The University of Electro-Communications(略称：UEC Tokyo) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 新タ 雅啓 / Masahiro Nitta |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 電気通信大学(略称：電通大) The University of Electro-Communications(略称：UEC Tokyo) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 正本 和人 / Kazuto Masamoto |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 電気通信大学(略称：電通大) The University of Electro-Communications(略称：UEC Tokyo) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 宮脇 陽一 / Yoichi Miyawaki |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 電気通信大学(略称：電通大) The University of Electro-Communications(略称：UEC Tokyo) |
| 発表年月日 | 2016-03-22 |
| 資料番号 | NC2015-91 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | NC-514 |
| ページ範囲 | pp.125-130(NC), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2016-03-15 (NC) |