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J-GLOBAL ID：202202230911710144   整理番号：22A0905562

深層学習ベース法を用いたSBEM画像からの心臓ミトコンドリアの分離と再構成【JST・京大機械翻訳】

Isolation and reconstruction of cardiac mitochondria from SBEM images using a deep learning-based method

著者 (8件)： Hatano Asuka (Department of Mechanical Engineering, School of Engineering, The University of Tokyo, 7-3-1 Hongo Bunkyo-ku, Tokyo 113-8656, Japan) ,  Someya Makoto (Department of Mechanical Engineering, School of Engineering, The University of Tokyo, 7-3-1 Hongo Bunkyo-ku, Tokyo 113-8656, Japan) ,  Tanaka Hiroaki (Department of Mechanical Engineering, School of Engineering, The University of Tokyo, 7-3-1 Hongo Bunkyo-ku, Tokyo 113-8656, Japan) ,  Sakakima Hiroki (Department of Mechanical Engineering, School of Engineering, The University of Tokyo, 7-3-1 Hongo Bunkyo-ku, Tokyo 113-8656, Japan) ,  Izumi Satoshi (Department of Mechanical Engineering, School of Engineering, The University of Tokyo, 7-3-1 Hongo Bunkyo-ku, Tokyo 113-8656, Japan) ,  Hoshijima Masahiko (Department of Medicine, University of California San Diego, 9500 Gilman Drive, La Jolla, CA 92093, USA) ,  Ellisman Mark (Center for Research in Biological Systems, University of California San Diego, 9500 Gilman Drive, La Jolla, CA 92093-0608, USA) ,  McCulloch Andrew D. (Institute for Engineering in Medicine, University of California San Diego, 9500 Gilman Drive, La Jolla, CA 92093-0412, USA)
資料名： Journal of Structural Biology  (Journal of Structural Biology)
巻： 214  号： 1  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0838A  ISSN： 1047-8477  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ミトコンドリアの形態学的欠損は,病気の心筋細胞の一般的な特徴である。しかし,ミトコンドリア形態の定量的評価は,電子顕微鏡写真(EM)画像の時間のかかる手動セグメンテーションによって制限される。形態学的欠損と機能障害の間の関係の理解を進めるため,EM画像からミトコンドリアの分離と再構成を可能にする効率的な形態学的再構成法が望まれる。連続ブロック面走査EM(SBEM)画像から単一ミトコンドリアを分離し再構成する新しい方法を提案した。EM画像のためのクラウドベースの深層学習ネットワークであるCDeep3Mを用いて,ミトコンドリア内部体積と境界をセグメント化した。後処理は,個々のミトコンドリアを分離し再構成するために,予測された内部体積と外部境界の両方を用いて行った。2つの別々の心筋細胞からの一連のSBEM画像を処理した。最も高いF1スコアは50の訓練データセットを用いて95%であり,以前に報告された自動化法よりも大きく,手動セグメンテーションに匹敵した。個々のミトコンドリアの分離の精度はピクセルベースで80%であった。2系列のSBEM画像における合計2315のミトコンドリアを0.78μm3の平均体積で評価した。体積分布は非常に広く,歪んだ;最も高頻度のミトコンドリアは0.04~0.06μm3であったが,2.0μm3以上のミトコンドリアは総数の10%以上を占めた。平均短軸長は0.47μmであった。主に縦のミトコンドリア(0~30度)が優性(54%)であった。この新しい自動化セグメンテーションと分離法は,ミトコンドリア形態の定量化を助け,筋細胞構造-機能関係の理解を改善する。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 電子顕微鏡写真 ,  自動化 ,  セグメンテーション ,  データ ,  ネットワーク ,  *ミトコンドリア ,  *画像 ,  画素 ,  再構成 ,  機能障害 ,  優性 ,  *機械学習 ,  モルフォロジー ,  心筋細胞 ,  筋細胞
準シソーラス用語： 訓練データ ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 心臓ミトコンドリア ,  形態 ,  ミトコンドリアサイズ ,  SBF-SEM ,  インスタンスセグメンテーション ,  分離

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  生体の顕微鏡観察法  (EA03050C)

タイトルに関連する用語 (3件)： 深層学習 ,  心臓ミトコンドリア ,  再構成