| 講演名 | 2021-06-03 U-Netを用いた腎尿細管の異常検知に関する研究 羽田 絵美(金沢大), 本田 祐也(金沢大), 古屋 紘花(金沢大), 原 怜史(金沢大), 唐島 成宙(金沢大), 南保 英孝(金沢大), |
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| 抄録(和) | 本研究では，腎生検病理標本画像に対して深層学習によるセグメンテーションを適用し，画像内の各組織の識別を試みた．特に，既存研究では行われていなかった，異常尿細管と呼ばれる組織に着目した識別とその精度の評価を行った．3種類のセグメンテーションモデルを比較し，U-Netが適していることと損失関数としてDice CEが適していることが分かった．また，識別精度として，正常・異常を含めた尿細管の識別精度は9割弱となったものの，異常尿細管のみの精度は約4割となり，更なるモデルの改良とデータ収集が必要であるということが分かった． |
| 抄録(英) | In this study, we applied deep learning segmentation to renal biopsy pathology specimen images and attempted to classify each tissue in the images. We focused on the tissue called anomaly tubules, which has not been classified in existing studies, and evaluated the accuracy of the classification. As a result, the accuracy of classification for normal and anomaly tubules was almost 90%, however, the accuracy for only anomaly tubules was about 40%. It requires the need for further improvement of the model and data collection. |
| キーワード(和) | 腎生検 / セグメンテーション / 異常尿細管 / 異常検知 |
| キーワード(英) | Renal Biopsy / Segmentation / Anomaly Detection / Renal Tubules |
| 資料番号 | SIP2021-2,BioX2021-2,IE2021-2 |
| 発行日 | 2021-05-27 (SIP, BioX, IE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IE / SIP / BioX / ITE-IST / ITE-ME |
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| 開催期間 | 2021/6/3(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 映像・信号の処理・解析・AI技術とその多分野応用 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 木全 英明(工学院大) / 林 和則(京大) / 大塚 玲(産総研) / 秋田 純一(金沢大) / 新井 啓之(日本工大) |
| 委員長氏名（英） | Hideaki Kimata(Kogakuin Univ.) / Kazunori Hayashi(Kyoto Univ.) / Akira Otsuka(AIST) / Junichi Akita(Kanazawa Univ.) / Hiroyuki Arai(Nippon Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 児玉 和也(NII) / 高橋 桂太(名大) / 坂東 幸浩(NTT) / 田中 聡久(東京農工大) / 青木 隆浩(富士通研) / 市野 将嗣(電通大) / 廣瀬 裕(パナソニック) |
| 副委員長氏名（英） | Kazuya Kodama(NII) / Keita Takahashi(Nagoya Univ.) / Yukihiro Bandou(NTT) / Toshihisa Tanaka(Tokyo Univ. Agri.&Tech.) / Takahiro Aoki(Fujitsu Labs.) / Masatsugu Ichino(Univ. of Electro-Comm.) / Yutaka Hirose(Panasonic) |
| 幹事氏名（和） | 海野 恭平(KDDI総合研究所) / 福嶋 慶繁(名工大) / 小西 克巳(法政大) / 杉本 憲治郎(早大) / 高田 直幸(セコム) / 奥井 宣広(KDDI総合研究所) / 小室 孝(埼玉大) |
| 幹事氏名（英） | Kyohei Unno(KDDI Research) / Norishige Fukushima(Nagoya Inst. of Tech.) / Katsumi Konishi(Hosei Univ.) / Kenjiro Sugimoto(Waseda Univ.) / Naoyuki Takada(SECOM) / Norihiko Okui(KDDI Research) / Takashi Komuro(Saitama Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 岩村 俊輔(NHK) / 工藤 忍(NTT) / 田中 雄一(東京農工大) / 佐野 恵美子(三菱電機) / 早坂 昭裕(NEC) |
| 幹事補佐氏名（英） | Shunsuke Iwamura(NHK) / Shinobu Kudo(NTT) / Yuichi Tanaka(Tokyo Univ. Agri.&Tech.) / Emiko Sano(MitsubishiElectric) / Akihiro Hayasaka(NEC) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Image Engineering / Technical Committee on Signal Processing / Technical Committee on Biometrics / Technical Group on Information Sensing Technologies / Technical Group on Media Engineering |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | U-Netを用いた腎尿細管の異常検知に関する研究 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study of Anomaly Detection for Renal Tubules by U-Net |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 腎生検 / Renal Biopsy |
| キーワード(2)（和/英） | セグメンテーション / Segmentation |
| キーワード(3)（和/英） | 異常尿細管 / Anomaly Detection |
| キーワード(4)（和/英） | 異常検知 / Renal Tubules |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 羽田 絵美 / Emi Haneda |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 金沢大学(略称：金沢大) Kanazawa University(略称：Kanazawa Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 本田 祐也 / Yuya Honda |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 金沢大学(略称：金沢大) Kanazawa University(略称：Kanazawa Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 古屋 紘花 / Hiroka Furuya |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 金沢大学(略称：金沢大) Kanazawa University(略称：Kanazawa Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 原 怜史 / Satoshi Hara |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 金沢大学(略称：金沢大) Kanazawa University(略称：Kanazawa Univ.) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 唐島 成宙 / Shigehiro Karashima |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 金沢大学(略称：金沢大) Kanazawa University(略称：Kanazawa Univ.) |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 南保 英孝 / Hidetaka Nambo |
| 第 6 著者 所属（和/英） | 金沢大学(略称：金沢大) Kanazawa University(略称：Kanazawa Univ.) |
| 発表年月日 | 2021-06-03 |
| 資料番号 | SIP2021-2,BioX2021-2,IE2021-2 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | SIP-54,BioX-55,IE-56 |
| ページ範囲 | pp.6-9(SIP), pp.6-9(BioX), pp.6-9(IE), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2021-05-27 (SIP, BioX, IE) |