| 講演名 | 2021-07-09 ［ショートペーパー］免疫染色データを利用するHE染色画像に基づく悪性リンパ腫のサブタイプ識別器構築 廣野 勇起(名工大), 橋本 典明(理研), マウリシオ クグレ(名工大), 横田 達也(名工大), 永石 美晴(久留米大), 三好 寛明(久留米大/JSP), 大島 孝一(久留米大/JSP), 竹内 一郎(名工大/理研), 本谷 秀堅(名工大), |
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| 抄録(和) | 本研究では HE 染色画像を入力とする悪性リンパ腫のサブタイプ識別器を構築する．悪性リンパ腫の診断 では，最初に HE 染色画像を観察し，続いて特定の免疫染色画像を観察する．前者では組織の形態に基づきサブタイプ の候補を予測し，サブタイプの確定に必要な免疫染色の組を定める．後者では免疫染色による染色の有無によりサブ タイプを確定する．すなわち，HE 染色画像に基づき得られる情報は，サブタイプの候補と，サブタイプを確定するた めに必要な免疫染色の組である．そこで本研究では，HE 染色画像を入力とし，サブタイプの候補と免疫染色の組を出 力する決定木を構築する．決定木は悪性リンパ腫の分類法に従って構築し，その各ノードは HE 画像に基づき特定の免 疫染色の組の利用の有無を判別する２クラス識別器である．学習データは HE 画像と所見データの組であり，所見デー タには利用した免疫染色の組とサブタイプの診断結果が記述されている．HE 画像中の癌領域のアノテーションが利 用出来ないため識別器の構築にはマルチインスタンス学習を利用する．臨床データを用いた初期検討結果を報告する． |
| 抄録(英) | In pathological diagnosis of malignant lymphoma, a HE image is observed at first and then a set of immunostained images are observed to determine the subtype. Observing the HE image, pathologists infer the candidates of the subtypes, determine the set of immunostains needed for identifying the subtype, and finally identify the subtype by observing if the specimen is positively stained by each of the immunostains. The information from HE images is the candidates of the subtypes and a set of immunostains needed for the subtype identification. The proposed method hence constructs a decision tree for inferring the set of subtype candidates and the set of the immunostains from an input HE image. Each node of the decision tree infers if a set of specific immunostains is needed for the subtype identification. We used a set of pairs of a HE image and the text data that describes the diagnosed subtype and the set of immunostains. The multiple-instance learning (MIL) is employed for the training as we have no labels indicating the cancerous regions in the HE images. The outline of the proposed method and some results of initial studies are reported. |
| キーワード(和) | 病理画像 / 悪性リンパ腫 / HE染色画像 / 免疫染色 / ニューラルネットワーク / マルチインスタンス学習 |
| キーワード(英) | pathological image / malignant lymphoma / H&E-stained image / immuno-staining data / neural network / multiple instance learning |
| 資料番号 | MI2021-16 |
| 発行日 | 2021-07-01 (MI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
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| 開催期間 | 2021/7/8(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） | 医用画像処理および認識一般 |
| テーマ（英） | Medical imaging, physics, and recognition |
| 委員長氏名（和） | 本谷 秀堅(名工大) |
| 委員長氏名（英） | Hidekata Hontani(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 羽石 秀昭(千葉大) / 北坂 孝幸(愛知工大) |
| 副委員長氏名（英） | Hideaki Haneishi(Chiba Univ.) / Takayuki Kitasaka(Aichi Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 平野 靖(山口大) / 原口 亮(兵庫県立大) |
| 幹事氏名（英） | Yasushi Hirano(Yamaguchi Univ.) / Ryo Haraguchi(Univ. of Hyogo) |
| 幹事補佐氏名（和） | 滝沢 穂高(筑波大) / 大竹 義人(奈良先端大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hotaka Takizawa(Tsukuba Univ.) / Yoshito Otake(NAIST) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Medical Imaging |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［ショートペーパー］免疫染色データを利用するHE染色画像に基づく悪性リンパ腫のサブタイプ識別器構築 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Short Paper] Construction of Subtype Classifier for Malignant Lymphoma based on H&E-stained Images using Immuno-stainning Data |
| 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） | HE染色画像 / H&E-stained image |
| キーワード(4)（和/英） | 免疫染色 / immuno-staining data |
| キーワード(5)（和/英） | ニューラルネットワーク / neural network |
| キーワード(6)（和/英） | マルチインスタンス学習 / multiple instance learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 廣野 勇起 / Yuki Hirono |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学大学院(略称：名工大) Nagoya Institute of Technology(略称：NIT) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 橋本 典明 / Noriaki Hashimoto |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 理化学研究所(略称：理研) Institute of Physical and Chemical Research(略称：RIKEN) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | マウリシオ クグレ / Kugler Mauricio |
| 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） | 横田 達也 / Tatsuya Yokota |
| 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：NIT) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 永石 美晴 / Miharu Nagaishi |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 久留米大学(略称：久留米大) Kurume Universiy(略称：Kurume Univ.) |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 三好 寛明 / Hiroaki Miyoshi |
| 第 6 著者 所属（和/英） | 久留米大学/日本病理学会(略称：久留米大/JSP) Kurume Universiy/The Japanese Society of Pathology(略称：Kurume Univ./JSP) |
| 第 7 著者 氏名（和/英） | 大島 孝一 / Koichi Oshima |
| 第 7 著者 所属（和/英） | 久留米大学/日本病理学会(略称：久留米大/JSP) Kurume Universiy/The Japanese Society of Pathology(略称：Kurume Univ./JSP) |
| 第 8 著者 氏名（和/英） | 竹内 一郎 / Ichiro Takeuchi |
| 第 8 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学/理化学研究所(略称：名工大/理研) Nagoya Institute of Technology/Institute of Physical and Chemical Research(略称：NIT/RIKEN) |
| 第 9 著者 氏名（和/英） | 本谷 秀堅 / Hidekata Hontani |
| 第 9 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) |
| 発表年月日 | 2021-07-09 |
| 資料番号 | MI2021-16 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | MI-98 |
| ページ範囲 | pp.31-32(MI), |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2021-07-01 (MI) |