本研究では、測定データ中の空間情報と分光スペクトル情報を区別することなく、一塊の数値配列データとして取り扱うことで、スペクトルだけ・空間情報だけを見ていただけでは分からない情報を分光画像から抽出する統計的手法を開発する。我々は過完備独立成分分析を用いてこれを実現する解析手法を開発しており、蛍光顕微鏡画像およびラマン分光顕微鏡の測定データを対象に本手法を適用して、顕微鏡画像のデータマイニングを行う。
2020
Sinjab F., Hashimoto K., Zhao X., Nagashima Y., Ideguchi T. (2020) Enhanced spectral resolution for broadband coherent anti-Stokes Raman spectroscopy. Opt. Lett., 45 (6): 1515-1518.
doi: 10.1364/OL.388624.
2019
Sato K., Nagashima Y., Mano T., Iwata A., Toda T. (2019) Quantifying normal and parkinsonian gait features from home movies: Practical application of a deep learning-based 2D pose estimator. PLoS ONE 14 (11): e0223549.
doi: 10.1371/journal.pone.0223549.
Sato K., Iwata A., Kurihara M., Nagashima Y., Mano T., Toda T. (2019) Estimating acceleration time point of respiratory decline in ALS patients: A novel metric. J. Neurol. Sci., 403: 7-12.
doi: 10.1016/j.jns.2019.05.031.
Toda K., Tamamitsu M., Nagashima Y., Horisaki R., Ideguchi T. (2019) Molecular contrast on phase-contrast microscope. Sci Rep. 9 (1): 9957.
doi: 10.1038/s41598-019-46383-6.
2018
Higashihara M., Sonoo M., Ishiyama A., Nagashima Y., Matsumoto K., Uesugi H., Mori-Yoshimura M., Murata M., Murayama S., Komaki H. (2018) Quantitative Analysis of Surface Electromyography for Pediatric Neuromuscular Disorders. Muscle Nerve. 58 (6): 824-827.
doi: 10.1002/mus.26299.
長島 優, 橋本 和樹, 大間知潤子, 井手口拓郎 (2018) 創薬における超高速ラマン分光法の活用, 光アライアンス, 29 (6): 21-26.
2017
Naito T., Nagashima Y., Taira K., Uchio N., Tsuji S., Shimizu J. (2017) Identification and segmentation of myelinated nerve fibers in a cross-sectional optical microscopic image using a deep learning model. J. Neurosci. Methods, 291: 141-149.
doi:10.1016/j.jneumeth.2017.08.014.
Ikenaga C., Kubota A., Kadoya M., Taira K., Uchio N., Hida A., Maeda M.H., Nagashima Y., Ishiura H., Kaida K., Goto J., Tsuji S., Shimizu J. (2017) Clinicopathologic features of myositis patients with CD8-MHC-1 complex pathology. Neurology, 89 (10): 1060-1068.
doi:10.1212/WNL.0000000000004333.