授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN) | | | 現代の生物学では、分子、細胞、多細胞、組織といった階層でみられるさまざまな生物現象を顕微鏡でデジタル画像を撮影して定量的に測定することが急速に一般化した。これは「イメージング」とよばれている。いわゆるトップジャーナルに掲載される生物学系の最近の論文ではイメージングを使った研究がその多くを占めており、こうしたことからも、イメージングの手法を学ぶことは、現代的な生物学の研究を行い、あるいは一方で他の研究成果を評価する上で必須の条件となりつつあることは明白であろう。このことから、生物系の学部学生や大学院生がイメージングの手法を習得することは、今後の生物学の発展を促すための重要な基礎知識と位置づけることができる。イメージングの手法は、大きく顕微鏡法、プローブの導入も含めたサンプル調製法、画像解析法に分かれる。この授業では画像解析にフォーカスを当て、その理論と技法を学んでもらうことを目的とする。デジタル画像データの性質を講じながら、生物画像データ解析による測定手法の基礎を解説し、オープンソースの画像処理ソフトImageJによる演習を併用しながら展開する。 |
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授業の目的 【英語】
Goals of the Course | | | In modern biology, "Imaging" became widely used to measure biological systems at various scales e.g. at molecular, cellular, multi-cellular, and individual organism levels. As seen by many research papers appearing in top scientific journals use imaging, learning the basics of imaging methods became an essential element for conducting biological research, and at the same time enabling a critical understanding of research outcomes. For this reason, teaching imaging theories and practices to students has a pivotal role to solidify fundamentals for the advancement of biological sciences. Imaging is based on three major pillars: microscopy, sample preparation including labeling using various probes, and digital image analysis. We focus on digital image analysis in this lecture and will explain its basic theories and practices, aiming to let students become capable of understanding image data and learning practical techniques for analysis. We look into the properties and characteristics of digital image data, and the basic methods for analyzing image data will be lectured in parallel with hands-on tutorials. An open-source image analysis software ImageJ will be used for these hands-on. |
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到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN)) | | | 顕微鏡で取得した画像データを使い、生物現象の基礎的なパラメータである数、位置、距離、面積、体積、運動の定量的な測定を学生が一人で行えるようになることを目標とする。オープンソースの画像解析ソフトウェアImageJを使って画像を解析し、これらのパラメータを数値として取得する手法をまなぶ。こうして得られた知識はそれぞれの研究活動の直接の糧となるだけでなく、画像データを解析した論文を批判的に読む上でも資するであろう。同時に、画像データを科学的に扱うための条件を学ぶことで、意図せずして生じる画像データの偽造といった知らずのうちに研究倫理に抵触してしまう問題への意識も高めることが期待できる。 |
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到達目標 【英語】
Objectives of the Course | | | The goal of this lecture is for you to become capable of conducting your quantitative image data analysis to measure basic parameters of biological systems, such as intensity (e.g. protein concentration), count, position, length, area, volume, and motion. In practice, you will learn these techniques using the open-source software ImageJ. The acquired knowledge and techniques will not only become useful for your own research projects but also for you to critically evaluate publications that use image data analysis. At the same time, this lecture will increase your awareness of image data manipulations and fraud accidentally or intentionally, which violate the integrity of scientific studies. |
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授業の内容や構成
Course Content / Plan | | 一日目
- 基礎の基礎：生物学における画像データを扱う上での最も基礎的な事項を説明する。
- 生物現象の測定と生物画像解析
- 顕微鏡画像の取得過程とデジタル画像の性質
- 画像から数字へ
- 数字から画像へ
- 画像のヒストグラム
- 画像ファイルの構造
- 画像解析のためのソフトウェアの種類
- 多次元画像の可視化
- 次元圧縮
- 基礎の発展:数字から構成されるデジタル画像を処理する上で使われるさまざまなアルゴリズムとその原理を説明する。
- 画像処理のアルゴリズム
- 畳み込み計算とフィルタ
- 数理形態学的変換
- 画像回転の質
- 画像を測定するための画像分節化
- 分節化の言語学的基礎
- 分節化のアルゴリズム
- 分節化のための前処理・後処理
二日目:一日目に学んだ内容をベースに、実践的な生物画像解析手法を学ぶ。
- 画像データの測定：個数
- 画像データの測定：輝度とタンパク質量
- 画像データの測定：位置
- 画像データの測定：距離
- 画像データの測定：面積
- 画像データの測定：体積
- 画像データの測定：形状
- 画像データの測定：動き |
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履修条件
Course Prerequisites | | |
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関連する科目
Related Courses | | |
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成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria | | | サンプル画像を使った生物画像解析の課題を４つ課し、解答として使用した手法とその結果がすくなくとも３つの課題に関して採点者が理解できるようにしっかりと記述されていたら合格とする。 |
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不可(F)と欠席(W)の基準
Criteria for "Fail (F)" & "Absent (W)" grades | | | 成績評価が基準に達しない場合は不可（F）とする。履修の取りやめを希望して担当教員の許可が得られた場合は欠席（W）とする。それ以外は不可（F）とする。 |
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参考書
Reference Book | | -ImageJではじめる生物画像解析」三浦耕太・塚田祐基・著 学研メディカル秀潤社（2016）ISBN: 9784780909364
- 「実験医学増刊 Vol.38 No.20 機械学習を生命科学に使う！」小林徹也 杉村薫 舟橋哲 編, 羊土社（2020） ISBN: 978-4-7581-0391-6
- 「デジタル細胞生物学」スティーブ J. ロイル・著・三浦耕太・塚田祐基・訳、メディカル・サイエンス・インターナショナル（2021年）ISBN: 978-4-8157-3012-3
- Miura K, Sladoje N, eds. Bioimage Data Analysis Workflows. Springer International Publishing; 2020. doi:10.1007/978-3-030-22386-1
- Miura K, Nørrelykke SF. Reproducible image handling and analysis. The EMBO Journal. 2021; e105889. doi:10.15252/embj.2020105889 |
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教科書・テキスト
Textbook | | | 教科書は使用しない。プリント（PDF）を配布する。 |
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課外学習等（授業時間外学習の指示）
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours) | | | 授業の前にImageJをインストールしていただく。授業にはそのラップトップを持参し、講義の合間に操作を行う。 |
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注意事項
Notice for Students | | |
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他学科聴講の可否
Propriety of Other department student's attendance | | |
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他学科聴講の条件
Conditions for Other department student's attendance | | |
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レベル
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キーワード
Keyword | | |
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履修の際のアドバイス
Advice | | |
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授業開講形態等
Lecture format, etc. | | |
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遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置
Additional measures for remote class (on-demand class) | | |
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