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J-GLOBAL ID：202202237994191704   整理番号：22A0637496

ゼブラフィッシュ幼生心臓の姿勢調整とロバストマイクロインジェクション【JST・京大機械翻訳】

Posture adjustment and robust microinjection of zebrafish larval heart

著者 (8件)： Fan Qigao (College of Internet of Things Engineering, Jiangnan University, Wuxi 214000, China) ,  Zhang Hai (State Grid Taizhou Power Supply Company, Taizhou 225309, China) ,  Qu Juntian (Department of Mechanical Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China) ,  Xie Linbo (College of Internet of Things Engineering, Jiangnan University, Wuxi 214000, China) ,  Huang Wentao (College of Internet of Things Engineering, Jiangnan University, Wuxi 214000, China) ,  Zhu Yixin (College of Internet of Things Engineering, Jiangnan University, Wuxi 214000, China) ,  Bi Kaitao (College of Internet of Things Engineering, Jiangnan University, Wuxi 214000, China) ,  Lu Wenzhou (College of Internet of Things Engineering, Jiangnan University, Wuxi 214000, China)
資料名： Review of Scientific Instruments  (Review of Scientific Instruments)
巻： 93  号： 1  ページ： 014101-014101-14  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0517A  ISSN： 0034-6748  CODEN： RSINAK  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)

抄録/ポイント： 細胞または胚と異なり,ゼブラフィッシュは複雑な生理学的構造を持ち,マイクロインジェクション中の姿勢認識および調節に挑戦する。さらに,ゼブラフィッシュ表面色素は,視覚サーボベースの注入制御と強い干渉を示し,従って,マイクロインジェクションの成功およびその後の生存率に影響を及ぼす。これらの課題に取り組むために,高精度と成功率の利点を有し,生物学的試料汚染を回避するゼブラフィッシュ心臓のための自動マイクロインジェクションシステムを開発した。畳込みニューラルネットワーク(CNN)深層学習モデルを用いて,体軸姿勢を決定した。注入プロセスの間のゼブラフィッシュ表面色素によって誘発されるブロック針と異常先端位置決めの問題を解決するために,適応ロバストKalmanフィルタを提案して,視覚フィードバックの異常値を抑制した。実験結果は,採用した深層学習モデルに基づく体軸認識の成功率が95%を超え,提案した適応Kalmanフィルタが視覚異常値を効果的に抑制し,ゼブラフィッシュ心臓のための高精度注入の要求を満たすことを示した。Copyright 2022 AIP Publishing LLC All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 姿勢制御 ,  *心臓 ,  色素 ,  位置決め ,  生体試料 ,  生存率 ,  Kalmanフィルタ ,  異常値 ,  *ロバスト性 ,  *ゼブラフィッシュ ,  *マイクロインジェクション
準シソーラス用語： 高精度 ,  ビジュアルサーボ ,  姿勢認識 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： プラズマ診断  (BJ02090L)

タイトルに関連する用語 (4件)： ゼブラフィッシュ ,  幼生 ,  心臓 ,  姿勢調整