細胞培養における培養状態認識システムの開発(電気電子情報工学科 教授 武尾英哉,博士研究員 安倍和弥)(2019.05.10)

AI(人工知能)を用いた画像認識技術を利用し、細胞の培養状況を評価するシステムの開発を行っています。小核や異常が起こっている細胞を検知することにより円滑な細胞培養を行うことができます。
-------------------------------------------------

AIとは、人間にしかできなかったような高度に知的な作業や判断を、コンピュータを中心とする人工的なシステムにより行えるようにしたものです。

あらかじめAIに学習のための教師データを与えて学習をさせておくことで、その学習内容に応じた判断をコンピュータが自動的に行うことができます。特に近年盛んに研究が進められている深層学習は、人間の脳神経回路をモデルとした多層構造を形成しており、特徴量の設定や組み合わせを自ら決定することによって高性能な判断が行えるようになっています。

1.小核の検出システム

小核とは、細胞中に普通の核とは別に存在する小型の核のことを指します(図1)。通常は存在しない病的な核であり、細胞分裂の際に一部の染色体が正常に分配されず、本来の核に取り込まれないでに残ってしまうことで発生します。

この小核の個数を計測することにより、細胞の培養状況を数値的に検討することが可能となります。小核は、他の細胞近隣に発生するもののため、先ず細胞核の検出を行った上で大きさおよび近隣細胞との距離関係などから小核とそれ以外の誤検出を分類して、個数計測を行います。

実際に開発したアプリが図2に示したものとなります。左に元の画像、右に昇格に白円でマークを行ったものを表示し、画像内の細胞核の個数と小核の個数を表示します。

2.細胞の蛍光観察による分類システム

細胞の培養状況の観察は高性能な顕微鏡を用いて行いますが、多量の細胞群からそれぞれの細胞の状態を個別に確認することは困難です。そこで、AI(人工知能)を用いて機械的に細胞の検出および培養状態による分類を行うシステムが有効となります。培養した細胞に蛍光をつけて撮影し、各細胞ごとに正常に培養されているかの判別を行います。

これは、細胞の培養状況の確認や細胞に起こる異常の種類から培養環境の問題点の洗い出しなどに利用できます。AIには事前に正常な細胞の例と異常な細胞の例をそれぞれ学習させておき、撮影した画像を与えると画像内の細胞の検出と分類が行えます(図3)。

電気電子情報工学科 武尾英哉研究室 紹介ページ

アーカイブ

2019年

8月

7月

6月

5月

4月

3月

2月

1月

2018年

12月

11月

10月

9月

8月

7月

6月

5月

4月

3月

2月

1月

2017年

12月

11月

10月

情報公表

私立大学戦略的研究基盤形成支援事業

スーパーサイエンス専攻

指導教員が推薦する卒業研究

進学相談会

就職・キャリア総合サイト

先輩たちのキャリアストーリー

KAIT未来塾

看護生涯学習センター<認定看護管理者教育課程>

Kait Stop the CO2 Project

IT夢コンテスト

HEMS

KAIT Eco活動宣言!

デジタルパンフレット

KAIT工房

附属図書館

入試案内

資料請求

交通アクセス