| 大会名称 |
|---|
| 2023年 ソサイエティ大会 |
| 大会コ－ド |
| 2023S |
| 開催年 |
| 2023 |
| 発行日 |
| 2023/9/5 |
| セッション番号 |
| B-19 |
| セッション名 |
| ヘルスケア・医療情報通信技術 |
| 講演日 |
| 2023/9/12 |
| 講演場所(会議室等) |
| 全学教育棟 本館 中棟 2階Ｃ23講義室 |
| 講演番号 |
| B-19-18 |
| タイトル |
| ハイパースペクトル画像を用いた病理組織標本の細胞核識別手法の検討 |
| 著者名 |
| ◎山口碧生, 宮崎海光, 神谷健太郎, 中矢大輝, 野呂瀬朋子, 大池信之, 大川千絵, 大谷 絢, 佐々木美友, 青木瑠伽, |
| キーワード |
| ハイパースペクトルカメラ, 機械学習, 胆管癌細胞 |
| 抄録 |
| 現在がんの確定診断となる病理診断において客観的指標が不足しており、医師が医学的知識や患者の情報などから総合的に判断している。そこで本研究では、機械学習を用いた胆管癌細胞の識別によりハイパースペクトルカメラで取得した色情報を客観的指標とする可能性に着目し、機械学習の精度向上のために細胞核を高精度で抽出することを目的とした。本研究ではハイパースペクトル画像解析ソフトから取得した5つの細胞核の波長データを教師データとし、色が似たピクセル群で画像を分割しマスク処理した後cos類似度を計算した。これらの処理を行わない場合の機械学習精度が64%であったのに対し、今回の抽出手法により93.3%の精度を達成した。 |
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