2025年度公募 seeds-6327 - 【関東】 高空間解像度で物質の特性を可視化できるイメージングシステム
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研究の成熟度

  1. TRL1

    基本原理・
    現象の確認

    基礎研究

  2. TRL2

    原理・現象の
    定式化

    基礎研究

  3. TRL3

    実験による
    概念実証

    応用研究

  4. TRL4

    実験室での
    技術検証

    応用研究

  5. TRL5

    使用環境に
    応じた技術検証

    実証

  6. TRL6

    実環境での
    技術検証

    実証

  7. TRL7以上

    実環境での
    技術検証

※TRL（TRL（Technology Readiness Level）：特定技術の成熟度を表す指標で、異なったタイプの技術の成熟度を比較することができる定量尺度

VISIONビジョン

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VISION

ビジョン

目に見えない物質本来の特性を可視化できる社会へ

効率的かつ高空間解像度でスペクトル情報を取得する方法の実現

各物質には固有の分光特性があり、ハイパースペクトルイメージングではそれらを計測することで状態や性質などを非接触かつ非侵襲で解析できます。しかし、撮影系の特性から空間解像度が低く、小さな領域で生じている変化の解析が難しいため、空間解像度を向上する手法の確立が必要です。本研究では、広い撮影領域に対して部分的にスペクトル情報を計測し、それらの限られた計測情報から撮影領域全体の情報を再構成するシステムを構築することで、効率的かつ効果的なハイパースペクトルイメージングを実現します。これにより、スマート農業や医療診断補助システムなどのこれまで活用が限定的であった領域への応用を目指します。

USE CASE

最終用途例

高空間解像度での状態・性質のモニタリング

USE CASE 01農地の生育状況を領域毎にモニタリングし、生育不良を未然に防ぐ

APPLICATION

APPLICATION

生育度合いや病気の可能性をスコア化、重点的な計測を可能に

農地全体を分散的に計測し、計測することでリモートで全体の生育状況を可視化する。生育状況の経過観測が必要な領域がある場合はそこを重点的に撮影することで、観察と共に新たな注意領域の検出も行う。

USE CASE 02顕微鏡分散ハイパースペクトルイメージング

APPLICATION

APPLICATION

効率的かつ高空間解像度な撮影により部分的な状態変化を解析

高倍率で限られた領域を数箇所するだけで、検体全体の波長情報を解析可能。培養細胞や作製材料内に各物質が空間的にどのように存在しているかが非侵襲で明らかになる。

STRENGTHS

強み

ミクロとマクロどちらの視点でも波長解析が実現可能

STRENGTHS 01

高空間・波長解像度なスペクトル計測を短時間で実現

本技術では高空間・波長解像度なスペクトル計測により、従来では埋もれていた小領域のスペクトル情報を効果的に計測できる。一方で一度に計測可能な計測範囲が小さくなることで全領域の撮影に時間を要するが、分散的な計測と非取得情報の推定を行うことで、効率的かつ高空間解像度な計測を実現する。

TECHNOLOGY

テクノロジー

分散計測による効果的かつ効率的なスペクトル情報再構成システム

TECHNOLOGY 01

10%の観測情報から全域のスペクトル情報が再構成可能

高空間・波長解像度を達成するためには視野が極端に狭まるため、広範囲を撮影するためには膨大な時間を要する。本技術では、分散的に撮影された限られた波長情報と全域の空間情報のみから、ハイパースペクトル画像らしさを評価することで全域のハイパースペクトル画像を再構成する。シミュレーションにより全体の10%の領域を撮影することで効果的に再構成可能であることが確認されており、実撮影システムの構築による実証実験も進めている。

PRESENTATION

共同研究仮説

計測デバイスの実用化と目に見えない光情報を用いた説明可能な社会課題解決

共同研究仮説01

高空間・波長解像度なスペクトル撮影システムの実用化

ドローン/顕微鏡を用いた撮影システムの開発やサービス構築

高空間・波長解像度なスペクトル撮影システムの実用化には利用目的に応じた撮影システムと利用者が直感的に操作可能な解析ソフトの開発が必要です。実際に解決したい課題に応じて適切な撮像系の設計・構築と計測データの解析を共同で実施したいと考えています。

RESEARCHER

研究者

武山彩織 東京科学大学 工学院 情報通信系 助教
経歴

2018年 4月- 2021年 3月：特別研究員（DC1），日本学術振興会
2021年 3月：東京工業大学 工学院 情報通信系 博士課程修了
2021年 4月 – 現在：東京科学大学 工学院 情報通信系 助教

テレコムシステム技術学生賞, IEEE Signal Processing Society Japan Student Conference Paper Award，信号処理若手奨励賞などを受賞

  • リサーチマップ

    https://researchmap.jp/s_takeyama

  • 専門領域
    • 画像処理
    • ハイパースペクトルイメージング
    • 圧縮センシング
    • 数理最適化

研究者からのメッセージ

目の前にある有用な情報を使ってより実りある社会を実現したい

光は様々な価値ある情報を保持していますが、私たちはその一部しか目でとらえることができません。本研究を通して光情報の利用価値を明らかにし、様々な社会課題を解決するような技術の確立ができればと考えています。本研究テーマの実現に限らず、スペクトル計測・解析に少しでも興味がありましたらご連絡いただけますと幸いです。

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