11進法ウェーブレット変換多変量画像解析(UWT MIA)を用いた接着生細胞形態のモニタリング【Powered by NICT】

Juneau Pierre-Marc; Garnier Alain; Duchesne Carl

文献

J-GLOBAL ID：201702284013335515 整理番号：17A0747193

11進法ウェーブレット変換多変量画像解析(UWT MIA)を用いた接着生細胞形態のモニタリング【Powered by NICT】

Monitoring of adherent live cells morphology using the undecimated wavelet transform multivariate image analysis (UWT-MIA)

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巻： 114 号： 1 ページ： 141-153 発行年： 2017年
JST資料番号： D0019A ISSN： 0006-3592 CODEN： BIBIAU 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

細胞形態は細胞生理学の重要な巨視的指標であり,in vitro培養状態をプローブする手段としてますます利用されている。位相差顕微鏡(PCM)は最小培養アーチファクトを長期間にわたり生きた細胞形態を観察するための有用なツールである。二一般的アプローチは,画像パターン認識による個々のオブジェクトセグメンテーションと特性を解析するために一般的に使用される。輪郭はしばしば不規則でぼやけたので単一細胞セグメンテーションは接着細胞のPCM画像で達成することは困難であり,培養はコンフルエンスに達したとき,細胞は一緒に束になった。デシメーションしないウェーブレット変換多変量イメージ解析(UWT MIA)のようなパターン認識手法は,細胞形態と相関していることをPCM画像テクスチャ特徴抽出を可能とする。200グランドトルース画像集合からテクスチャ特徴を用いて構築した部分最小二乗(PLS)回帰モデルは,ほとんどのイメージにたいして良好な精度で細胞形態学的特徴(長軸と短軸の長さ,方向および真円度)の分布を予測することが示された。PLSモデルは,異なる条件下で獲得された生筋芽細胞培養から集めた631,136個の画像の大規模データセットに適用し,二種類の培地で成長させた。法は細胞増殖(培養時間)と異なる培地の使用により導入されたものに起因する形態学的変化に敏感であることが分った,変動の源を識別することができた。提案した手法は,ハイスループットスクリーニングだけでなく自動化細胞培養速度論評価と制御のための有益であろう細胞形態と成長速度を実時間で評価するためにPCM生細胞画像の大規模データセットへの適用に有望である。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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動物組織・細胞による物質生産 , 細胞・組織培養法

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