青色と茶色に染色された細胞核の色ごとの認識において、サンプルごとに色相や色の濃さに差異があるために、固定閾値では自動認識の精度が悪いことが課題でした。画像ごとに最適な閾値を自動設定する機能を開発し、細胞認識精度の向上を果たしました。

※画像提供：神奈川県立がんセンター　病理診断科部長　横瀬智之氏

重なり合う染色核を自動的に分離して認識するアルゴリズムを新たに考案し、マウスの大腸の切片画像から、染色核の数を自動的に計測することに成功しました。また、クリプト（陰窩）ごとに細胞核の数を数えることもできます。赤色の線で囲まれた領域では29個、緑色の線で囲まれた領域では34個の細胞核を認識しており、専門家が目視で計測した数と一致しています。

※画像提供：筑波大学大学院 実験病理学研究室 加藤光保教授

MRIでは特定の撮像法を用いることにより、水の拡散の様子を画像化できます。生体においては様々な要因が水の拡散に影響しています。細胞の大きさもその要因の一つで、この影響を評価するためには細胞サイズの測定が必要です。そのため、MRIでの測定と合わせて、光学顕微鏡撮影を行い、画像内の各細胞を認識し、細胞のサイズ分布を分析しています。

※画像提供：放射線医学総合研究所　重粒子医科学センター　応用診断研究（MRI）チームリーダー　小畠隆行氏

精密工学会主催、新学術領域研究細胞内ロジスティクス共催の外観アルゴリズムコンテストで「細胞内ロジスティクス賞」を受賞しました。課題は「再生する細胞の輪郭抽出と追跡」で、ターゲット細胞の輪郭を抽出し、その移動を追跡しています。

※画像提供：徳島大学 佐々木卓也教授

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