東島 眞一・森田 慎一

東島 眞一HIGASHIJIMA SHIN-ICHI

基礎生物学研究所 神経行動学研究部門・教授

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東島 眞一 HIGASHIJIMA SHIN-ICHI

森田 慎一MORITA SHINICHI

基礎生物学研究所 進化発生研究部門・助教

森田 慎一 MORITA SHINICHI

 

X線CTなどで得られた画像には、試料内部の三次元構造や密度分布に関する様々な情報が含まれます。対象領域を抽出するセグメンテーションを行い、形状、体積、表面積、空隙率、肉厚分布などの特徴量を定量化するための技術支援を行います。また、CT画像から得られた構造情報をもとに、簡易的な有限要素法(FEM)解析や、繊維状・管状構造の配向性解析を行うことも可能です。解析対象や研究目的に応じて、画像処理手法、三次元可視化、定量解析の方法を選択し、必要に応じて新たな解析指標や処理手順の検討を支援します。さらに、得られた解析結果を研究目的に即して解釈し、依頼者が所属機関等で継続して解析を実施できるよう、解析手順の共有や技術移転も行います。

 

関心領域のセグメンテーション

CT画像の中から解析したい関心領域を抽出します。
抽出した領域は三次元モデルとして可視化でき、体積、表面積、形状などの定量解析へつなげることができます。

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CT画像に基づく肉厚分布の定量解析・可視化

三次元化した形状に対して、肉厚分布を解析可能です。
構造の不均一性や局所的に薄い領域を可視化できるため、形態評価や比較解析に利用できます。

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繊維状構造の方向性を抽出し、配向性を定量・可視化

骨格、筋肉繊維、神経系など、方向性を持つ繊維状構造について、方向ベクトルや角度情報を抽出することで、配向性を定量的に評価できます。
この三次元情報を利用することで、繊維同士の接点や連結性、分岐構造などのネットワーク構造解析に発展させることが可能となります。

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3D形状を比較し、偏差を算出・可視化

複数の三次元形状を比較する解析も可能です。
比較したい領域を設定し、それらの形状の差を算出することで、どの部分がどの程度異なるかを可視化できます。
個体差、遺伝子機能解析の表現型、処理条件の違いや変形前後の比較などに利用できます。

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CT形状を簡易モデル化、変位・応力分布などを評価

CT画像から得られた形状をもとに、簡易的なFEM解析へ展開することもできます。
境界条件を設定し、変位や応力分布を評価することで、形状と力学的特性の関係を検討できます。

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