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講演抄録/キーワード
講演名 2020-01-30 13:25
病理画像の染色変換に本質的な特徴の抽出と可視化の試み
古賀諒一橋本典明横田達也名工大)・中黒匡人高野 桂中村栄男名大医学部附属病院)・竹内一郎本谷秀堅名工大MI2019-116
抄録 (和) 本稿では病理画像の染色変換手法を提案する.悪性リンパ腫の HE 染色病理画像にはがん領域と非がん領域が含まれており,HE 画像を入力とする悪性リンパ腫のサブタイプ分類器を構築するには,がん領域のラベルデータが必要となる.しかし,がん領域のラベル作成は病理医の人的資源を多く必要とするため容易ではない.そこで本稿ではがん化している領域を強調する免疫染色画像を HE 画像へと変換する手法を提案する.この染色変換により HE 画像によるサブタイプ分類器を構築するための学習データを自動生成できるようになる.さらに提案法では,ドメイン敵対的学習を用いたオートエンコーダによって異なる染色の病理画像間で共通する特徴を抽出する.そして共通する特徴から様々な染色画像を生成するデコーダを染色ごとに用意する戦略を採用する.さらに抽出した特徴の可視化も行う.提案法により,CD20 免疫染色から HE 染色への染色変換を実現し,これら双方の染色に共通する特徴を可視化した結果を報告する. 
(英) In this manuscript, we propose a method for stain translation of pathology images. When one constructs a computer aided diagnosis system that can estimate the subtype of malignant lymphoma from a given H&E stained pathology image, one needs a set of training H&E stained whole-slide pathology images, in which the tumor regions are labeled because each H&E stained image includes both the tumor and non-tumor regions. It is thought not easy to collect enough number of labeled images as the labeling needs large human resources. We hence propose a stain translation method that can convert pathology images in which the tumor regions are stained by some immunostaining to virtual H&E stained images. Once we realize such the stain translation, then we can obtain the training images for training the subtype estimator straightforwardly. Our proposed method extracts image features that contain enough information for translating into any stain images, and a decoder that is specific to each immunostaining generates an virtual image stained with the specific immunostaining from the extracted image features. In addition, we visualize the extracted image features in this manuscript. In the experiments, realized a stain translation from CD20 stained images to H&E stained ones and visualized the corresponding image features.
キーワード (和) 病理画像 / 染色変換 / オートエンコーダ / ドメイン敵対的学習 / natural pre-image / / /  
(英) pathological image / staining translation / autoencoder / domain adversarial training / natural pre-image / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 399, MI2019-116, pp. 215-218, 2020年1月.
資料番号 MI2019-116 
発行日 2020-01-22 (MI) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
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PDFダウンロード MI2019-116

研究会情報
研究会 MI  
開催期間 2020-01-29 - 2020-01-30 
開催地(和) 沖縄県青年会館 
開催地(英) OKINAWAKEN SEINENKAIKAN 
テーマ(和) 医用画像工学一般 
テーマ(英) Medical Image Engineering, Analysis, Recognition, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MI 
会議コード 2020-01-MI 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 病理画像の染色変換に本質的な特徴の抽出と可視化の試み 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Extracting and Visualization of Essential Features for Staining Translation of Pathological Images 
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) 染色変換 / staining translation  
キーワード(3)(和/英) オートエンコーダ / autoencoder  
キーワード(4)(和/英) ドメイン敵対的学習 / domain adversarial training  
キーワード(5)(和/英) natural pre-image / natural pre-image  
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) 古賀 諒一 / Ryoichi Koga / コガ リョウイチ
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: NIT)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 橋本 典明 / Noriaki Hashimoto / ハシモト ノリアキ
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: NIT)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 横田 達也 / Tatsuya Yokota / ヨコタ タツヤ
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: NIT)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 中黒 匡人 / Masato Nakaguro / ナカグロ マサト
第4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: NUI)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 高野 桂 / Kei Kohno / コウノ ケイ
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: NUI)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 中村 栄男 / Shigeo Nakamura / ナカムラ シゲオ
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: NUI)
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) 竹内 一郎 / Ichiro Takeuchi / タケウチ イチロウ
第7著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 (略称: 名工大)
Nagoya Institute of Technology (略称: NIT)
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: NIT)
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講演者
発表日時 2020-01-30 13:25:00 
発表時間 45 
申込先研究会 MI 
資料番号 IEICE-MI2019-116 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.399 
ページ範囲 pp.215-218 
ページ数 IEICE-4 
発行日 IEICE-MI-2020-01-22 


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