Difference between revisions of "遺伝研キャラバン2009画像解析ケーススタディー"

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FRETなど蛍光イメージングのデータはあるけれど数理的な解析方法がわからない、現在手作業で行っている画像解析(目的構造物の数え上げ、追跡など)を自動化することでより網羅的な解析を行いたいなど、データはあるのに解析ができないために結果として生物学的意義を見出せていないことがしばしばあるように思います。そこで本研究会では、参加者に実際の画像データを事前に提出していただき、画像解析や光学系開発に取り組んでいる小林さん、塚田さん、渡邉さんが画像取得及び解析方法について検討する<span style="color:blue">画像解析ケーススタディーセクション</span>を設けることにしました。当日は、データ提供者が困難だと感じていた点やアドバイザーの検討結果を参加者で共有することで、画像データから生物学的に意味のある情報を抽出する方法について示唆を得られる場になればと期待しています。特に、<span style="color:blue">解析に耐えうる画像の取得条件や注目すべき統計量</span>を中心に議論する予定です。
  
==アドバイザー==
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===アドバイザー===
 
*渡邉朋信(阪大)
 
*渡邉朋信(阪大)
 
*小林徹也(東大生産研)
 
*小林徹也(東大生産研)
 
*塚田祐基(名大)
 
*塚田祐基(名大)
  
==事前準備==
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===座長===
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*木村暁(遺伝研)
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===データの提出方法や注意事項について===
 
===データの提出方法や注意事項について===
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ケーススタディの題材として画像を提供してくださる方を募集しています。画像データは静止画か2次元のタイムラプス画像を対象にします。データ提供に興味のある方は、世話人までメールなどでご連絡ください。2月20日(金)までに画像を指定の方法で提出していただくことになります。
  
==当日==
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===当日の流れ===
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#データ提供者がデータや知りたいことについて説明
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#担当アドバイザーが画像取得、解析方法に関する検討結果について発表
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#全員で討論
  
 
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Latest revision as of 16:58, 10 March 2009

画像解析ケーススタディー

目的

FRETなど蛍光イメージングのデータはあるけれど数理的な解析方法がわからない、現在手作業で行っている画像解析(目的構造物の数え上げ、追跡など)を自動化することでより網羅的な解析を行いたいなど、データはあるのに解析ができないために結果として生物学的意義を見出せていないことがしばしばあるように思います。そこで本研究会では、参加者に実際の画像データを事前に提出していただき、画像解析や光学系開発に取り組んでいる小林さん、塚田さん、渡邉さんが画像取得及び解析方法について検討する画像解析ケーススタディーセクションを設けることにしました。当日は、データ提供者が困難だと感じていた点やアドバイザーの検討結果を参加者で共有することで、画像データから生物学的に意味のある情報を抽出する方法について示唆を得られる場になればと期待しています。特に、解析に耐えうる画像の取得条件や注目すべき統計量を中心に議論する予定です。

アドバイザー

  • 渡邉朋信(阪大)
  • 小林徹也(東大生産研)
  • 塚田祐基(名大)

座長

  • 木村暁(遺伝研)

データの提出方法や注意事項について

ケーススタディの題材として画像を提供してくださる方を募集しています。画像データは静止画か2次元のタイムラプス画像を対象にします。データ提供に興味のある方は、世話人までメールなどでご連絡ください。2月20日(金)までに画像を指定の方法で提出していただくことになります。

当日の流れ

  1. データ提供者がデータや知りたいことについて説明
  2. 担当アドバイザーが画像取得、解析方法に関する検討結果について発表
  3. 全員で討論

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