ポイント
- トポロジカルデータ解析に基づく細胞膜画像のセグメンテーションツール「PomSeg」を開発
- 数理構造と生物学的な対応を明らかにすることで、細胞サイズや重なり具合など、明確な意味を持つパラメーターで細胞のセグメンテーションを実現
- 発生学をはじめ、細胞膜画像を扱う多様な生命科学分野の研究を推進
東京大学 大学院医学系研究科の織田 遥向 氏と、京都大学 高等研究院 ヒト生物学高等研究拠点の井元 佑介 特定准教授による研究グループは、トポロジカルデータ解析技術であるパーシステントホモロジーを用いた細胞膜画像のセグメンテーションツール「PomSeg」を開発しました。機械学習ベースの従来手法と比較して、細胞サイズや重なり具合など、明確な意味を持つパラメーターで細胞のセグメンテーション（ラベル付け）ができる柔軟性を持つ点で新規性があり、この研究成果は今後、細胞膜画像に基づく多様な生命科学分野の研究を推進することが期待されます。
本研究成果は、2026年3月26日（米国東部夏時間）に、「Cell Reports Methods」に掲載されました。
本研究は、JST 戦略的創造研究推進事業 CREST「1細胞データ科学を介した融合数理の革新（JPMJCR24Q1）」の支援により実施されました。
＜プレスリリース資料＞
- 本文 PDF（360KB）
＜論文タイトル＞
- “Persistent homology-based segmentation tool for membrane images”
- DOI：10.1016/j.crmeth.2026.101366
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