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講演抄録/キーワード
講演名 2019-09-04 16:20
ドメイン敵対的マルチインスタンス学習を用いた悪性リンパ腫のサブタイプ分類
福島大祐古賀諒一橋本典明黄 果葡名工大)・中黒匡人高野 桂中村栄男名大医学部附属病院)・本谷秀堅名工大)・竹内一郎名工大/理研/物質・材料研究機構
抄録 (和) 本研究では,コンピュータ支援診断を目的とした,ディジタル病理画像を入力とする畳み込みニューラルネットワークを用いた悪性リンパ腫のサブタイプ分類を行う.一般的に入力画像が大きい場合,標本全体からパッチ画像を切り出し処理を行うが,アノテーションがなく標本中の腫瘍領域が不明な場合,各パッチ画像への適切な正解ラベルの付与が困難となる.そこでマルチインスタンス学習を用いることでそのような問題に対処した.また,入力画像の染色ムラになどの外観の変動が分類精度に影響を与えることが分かっている.ドメイン敵対的学習を用いて外観の変動による影響を抑制することで,分類精度が向上することを確認した. 
(英) We classify subtypes of malignant lymphoma using convolutional neural network with digital pathological images as input for computer-aided diagnosis. Generally, when the input image is large, the patch image is extracted from the entire sample. However, when we have no information for tumor regions in the sample, it is difficult that correct labels are apprppriately given to each patch image. We address such a problem using multiple instance learning. In addition, it is known that the variety of staining condition of the input pathological image affects the performance of image analysis. We confirmed that the classification accuracy was improved using domain-adversarial learning.
キーワード (和) 病理画像 / 悪性リンパ腫 / 畳み込みニューラルネットワーク / マルチインスタンス学習 / ドメイン敵対的学習 / / /  
(英) pathological image / malignant lymphoma / onvolutional neural network / multiple instance learning / domain-adversarial learning / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 193, MI2019-34, pp. 19-24, 2019年9月.
資料番号 MI2019-34 
発行日 2019-08-28 (PRMU, MI) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 PRMU MI IPSJ-CVIM  
開催期間 2019-09-04 - 2019-09-05 
開催地(和) 岡山大学 
開催地(英)  
テーマ(和) 医療・健康のためのCV/PR技術 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MI 
会議コード 2019-09-PRMU-MI-CVIM 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) ドメイン敵対的マルチインスタンス学習を用いた悪性リンパ腫のサブタイプ分類 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Domain-adversarial multiple instance learning for subtype classification of malignant lymphoma 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 病理画像 / pathological image  
キーワード(2)(和/英) 悪性リンパ腫 / malignant lymphoma  
キーワード(3)(和/英) 畳み込みニューラルネットワーク / onvolutional neural network  
キーワード(4)(和/英) マルチインスタンス学習 / multiple instance learning  
キーワード(5)(和/英) ドメイン敵対的学習 / domain-adversarial learning  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 福島 大祐 / Daisuke Fukushima / フクシマ ダイスケ
第1著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 (略称: 名工大)
Nagoya Institute of Technology (略称: Nagoya Inst. of Tech)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 古賀 諒一 / Ryoichi Koga / コガ リョウイチ
第2著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 (略称: 名工大)
Nagoya Institute of Technology (略称: Nagoya Inst. of Tech)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 橋本 典明 / Noriaki Hashimoto / ハシモト ノリアキ
第3著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 (略称: 名工大)
Nagoya Institute of Technology (略称: Nagoya Inst. of Tech)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 黄 果葡 / Kaho Ko / コウ カホ
第4著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 (略称: 名工大)
Nagoya Institute of Technology (略称: Nagoya Inst. of Tech)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 中黒 匡人 / Masato Nakaguro / ナカグロ マサト
第5著者 所属(和/英) 名古屋大学医学部附属病院 (略称: 名大医学部附属病院)
Nagoya University Hospital (略称: Nagoya Univ. Hospital)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 高野 桂 / Kei Kohno / コウノ ケイ
第6著者 所属(和/英) 名古屋大学医学部附属病院 (略称: 名大医学部附属病院)
Nagoya University Hospital (略称: Nagoya Univ. Hospital)
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) 中村 栄男 / Shigeo Nakamura / ナカムラ シゲオ
第7著者 所属(和/英) 名古屋大学医学部附属病院 (略称: 名大医学部附属病院)
Nagoya University Hospital (略称: Nagoya Univ. Hospital)
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) 本谷 秀堅 / Hidekata Hontani / ホンタニ ヒデカタ
第8著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 (略称: 名工大)
Nagoya Institute of Technology (略称: Nagoya Inst of Tech)
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) 竹内 一郎 / Ichiro Takeuchi / タケウチ イチロウ
第9著者 所属(和/英) 名古屋工業大学/理化学研究所/物質・材料研究機構 (略称: 名工大/理研/物質・材料研究機構)
Nagoya Institute of Technology/RIKEN/National Institute for Materials Science (略称: Nagoya Inst. of Tech/RIKEN/NIMS)
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講演者
発表日時 2019-09-04 16:20:00 
発表時間 15 
申込先研究会 MI 
資料番号 IEICE-PRMU2019-15,IEICE-MI2019-34 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.192(PRMU), no.193(MI) 
ページ範囲 pp.19-24 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-PRMU-2019-08-28,IEICE-MI-2019-08-28 


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