ルールベースアプローチによる細胞突起検出およびその定量的評価の提案

抄録

神経細胞は細胞体と神経突起から構成されており，細胞の運動機能の大部分は 神経突起の伸縮により生み出されていることが知られている． そのため，細胞自体の活動度合い，運動機能を推し量るためには 神経突起部分に着目した詳細な分析を行う必要がある． しかしながら，神経突起領域については厳密な定義が難しい上， 多くの場合，人の目による判断となるため，主観的かつ定量性のない 評価しか行えていないという問題点がある． そこで、本研究ではルールベースアプローチを活用することで， 機械的に突起領域の検出を行い，より定量的かつ客観的な 突起領域に着目した評価方法の実現を試みた． 具体的には，マスク処理を施した細胞画像に対して 極座標変換を適用し，その極座標グラフの凹凸性より 突起領域を定義することで突起領域の自動検出を行った． 幾つかのアノテーションしたマスクデータに対してシュミレーション実験 を行った結果，適切な突起検出およびその検出結果に基づく突起運動に関する 定量的評価が行えていることを確認した．