G2: 異常検知
背景と課題
顕微鏡画像や時系列データにおいて、通常とは異なる状態（異常）を検出することは、生体の状態変化や異常現象の理解において重要な課題です。
例えば、細胞の異常分裂、発生過程の逸脱、細菌の生死状態の変化などは、観測データ上では微小な変化として現れることが多く、事前に明確なラベルを付与することが困難です。
課題の本質
生命科学分野の顕微鏡画像の異常検知の困難さは、「異常の定義が明確でない」点にあります。
従来の教師あり学習では、異常のパターンを事前に学習する必要がありますが、生命科学データにおいては異常は多様かつ未知であり、網羅的に収集することは現実的ではありません。
また、単純な再構成誤差や統計的外れ値検出では、撮影条件の変動やノイズによる変化と、本質的な生体状態の変化を区別することが難しいという問題があります。
具体例：再構成に基づく異常検出
本研究の枠組みの一例として、拡散モデルなどの画像生成モデルを用いた異常検出が挙げられます。
正常データから学習したモデルにより入力画像を再構成し、入力画像と再構成画像との差分を解析することで、通常の構造から逸脱した領域を異常として検出します。
観測条件の変動やデータ分布の変化が大きい場合には、特徴分布の整合化やドメイン汎化の枠組みを併用します。 これにより、観測条件の違いに起因する変化と、本質的な異常を区別することが可能となり、より安定した異常検知を実現します。
研究の特徴
- 正常構造からの逸脱として異常を定義する枠組み（特に少クラスの異常検知の実現）
- 時間的一貫性を利用した異常検出
- 分布整合に基づく異常検知のロバスト化
対象データと応用
本研究は、線虫胚の初期胚発生に関与する遺伝子のRNAi胚(遺伝子機能を低下させた胚）を撮影した画像における異常検出などに応用しています。
これにより、従来は見逃されていた微小な状態変化や異常パターンを検出することが可能となり、生体現象の理解や異常機構の解明に貢献します。