また、蓄積した細胞分裂のライブセルイメージング画像を用いて、能動学習型ソフトウェアClustering Aided Rapid Training Agent (CARTA)を開発した(文献2)。CARTAは、自己組織化マップによる画像のクラスタリングを介して、専門家の意見を繰り返し学習することで、研究や検査目的にあった的確な分類基準を自動的に検討する。判別が難しい2種類のがんについて核磁気共鳴画像装置法(MRI)で画像を取得し、カルタを用いて分類したところ、2種類の腫瘍を由来別に、高精度で分類することができました。CARTAは形態学と情報科学が融合した学際的な次世代ソフトウェアであり、今後、形態学における自動分類や定量解析の有力な支援ツールとなるであろう。
文献1
Matsunaga, S*+., Takata, H.*, Morimoto, A.*, Hayashihara, K.., Higashi, T., Akatsuchi, K., Mizusawa, E., Yamakawa, M., Ashida, M., Matsunaga, T. M., Azuma, T., Uchiyama, S. and Fukui, K.(2012) RBMX: a regulator for maintenance and centromeric protection of sister chromatid cohesion. Cell Reports, 1, 299-308. *These authors equally contributed to this work. +Corresponding Author
文献2
Kutsuna, N.*, Higaki, T.*, Matsunaga, S.*+, Otsuki, T., Yamaguchi,M., Fujii, H. and Hasezawa, S.(2012) Active learning framework with iterative clustering for bioimage classification. Nature Commun., 3, 1032. *These authors equally contributed to this work. +Corresponding Author