| 講演名 | 2019-09-04 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(名工大), 古賀 諒一(名工大), 橋本 典明(名工大), 黄 果葡(名工大), 中黒 匡人(名大医学部附属病院), 高野 桂(名大医学部附属病院), 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), |
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| 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． |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | pathological image / malignant lymphoma / onvolutional neural network / multiple instance learning / domain-adversarial learning |
| 資料番号 | PRMU2019-15,MI2019-34 |
| 発行日 | 2019-08-28 (PRMU, MI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / MI / IPSJ-CVIM |
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| 開催期間 | 2019/9/4(から2日開催) |
| 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） | |
| 委員長氏名（和） | 佐藤 洋一(東大) / 河田 佳樹(徳島大) |
| 委員長氏名（英） | Yoichi Sato(Univ. of Tokyo) / Yoshiki Kawata(Tokushima Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 玉木 徹(広島大) / 木村 昭悟(NTT) / 北坂 孝幸(愛知工大) / 本谷 秀堅(名工大) |
| 副委員長氏名（英） | Toru Tamaki(Hiroshima Univ.) / Akisato Kimura(NTT) / Takayuki Kitasaka(Aichi Inst. of Tech.) / Hidekata Hontani(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 入江 豪(NTT) / 牛久 祥孝(オムロンサイニックエックス) / 平野 靖(山口大) / 原口 亮(兵庫県立大) |
| 幹事氏名（英） | Go Irie(NTT) / Yoshitaka Ushiku(OMRON SINICX) / Yasushi Hirano(Yamaguchi Univ.) / Ryo Haraguchi(Univ. of Hyogo) |
| 幹事補佐氏名（和） | 内田 祐介(DeNA) / 山下 隆義(中部大) / 滝沢 穂高(筑波大) / 大竹 義人(奈良先端大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yusuke Uchida(DeNA) / Takayoshi Yamashita(Chubu Univ.) / Hotaka Takizawa(Tsukuba Univ.) / Yoshito Otake(NAIST) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding / Technical Committee on Medical Imaging / Special Interest Group on Computer Vision and Image Media |
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| 本文の言語 | JPN |
| 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（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 福島 大祐 / Daisuke Fukushima |
| 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） | 古賀 諒一 / Ryoichi Koga |
| 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） | 橋本 典明 / Noriaki Hashimoto |
| 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） | 黄 果葡 / Kaho Ko |
| 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） | 中黒 匡人 / Masato Nakaguro |
| 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） | 高野 桂 / Kei Kohno |
| 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） | 中村 栄男 / Shigeo Nakamura |
| 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） | 本谷 秀堅 / Hidekata Hontani |
| 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） | 竹内 一郎 / Ichiro Takeuchi |
| 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) |
| 発表年月日 | 2019-09-04 |
| 資料番号 | PRMU2019-15,MI2019-34 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | PRMU-192,MI-193 |
| ページ範囲 | pp.19-24(PRMU), pp.19-24(MI), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-08-28 (PRMU, MI) |