トポロジカルデータ解析で柔軟な細胞セグメンテーションを実現

Research March 27, 2026

概要

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（WPI-ASHBi）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¹技術であるパーシステントホモロジー²を用いた細胞膜画像のセグメンテーション³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、米国東部夏時間2026年3月26日午前11時（日本時間27日午前0時）に、国際学術誌「Cell Reports Methods」にて公開されました。
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用語解説

トポロジカルデータ解析：データのトポロジー（形状などの幾何学的構造）情報を活用する数理データ解析分野。↩︎
パーシステントホモロジー：データの「つながり（連結成分）」や「穴」といったトポロジー情報を定量化する数学的枠組み。↩︎
セグメンテーション：画像のピクセルやボクセルを意味のあるまとまりごとにラベル付けする操作。細胞画像であれば、それぞれの細胞ごとにラベル付けを行う。↩︎

書誌情報

Oda, H., & Imoto, Y. (2026). Persistent homology-based segmentation tool for membrane images. Cell Reports Methods.https://doi.org/10.1016/j.crmeth.2026.101366