講演名 | 2021-12-17 [ショートペーパー]簡易アノテーションを用いた癌細胞の分類 杉本 龍彦(九大), 寺田 和弘(京大), 吉澤 明彦(京大), 備瀬 竜馬(九大), |
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抄録(和) | がん患者に対する適切な治療方針を決定するため,病理診断が行われている.その一種であるPD-L1検査では試薬に反応したがん細胞をPD-L1陽性細胞とカウントし,その比率を算出する.しかし,病理画像内に含まれる数万個の細胞に対して行うのは現実的ではないため,現在は医師の主観によってPD-L1陽性比率を判断されている.本報告では,機械学習の導入によってPD-L1検査の自動化を試みた.このタスクを機械学習で実現するためには,アノテーションコストが高いという課題がある.また,がん細胞と非がん細胞の形状は微妙な違いであり,細胞単体を切り取った画像といった局所的な情報のみからでは,病理医でも判別は難しい.上記のタスクを実現するために,下記の2つの特徴を持つ手法を提案する.第一に,病理医の労力を削減したアノテーション手法であるSpatial group-based labelingを提案する.第二に,周辺情報を含む高視野の画像を入力して,がん細胞と非がん細胞を同時に検出を行う方法を提案する.本報告では,評価実験において,実際にSpatial group-based labelingを用いて教師データを作成することで大幅に専門医の負担を軽減することができた.また,がん,非がんの検出精度において,提案手法の有効性を示せた. |
抄録(英) | |
キーワード(和) | 病理診断 / 深層学習 / 細胞検出 |
キーワード(英) | |
資料番号 | PRMU2021-54 |
発行日 | 2021-12-09 (PRMU) |
研究会情報 | |
研究会 | PRMU |
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開催期間 | 2021/12/16(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) | 時系列・因果推論・異常検知 |
テーマ(英) | |
委員長氏名(和) | 内田 誠一(九大) |
委員長氏名(英) | Seiichi Uchida(Kyushu Univ.) |
副委員長氏名(和) | 岩村 雅一(阪府大) / 安倍 満(デンソーアイティーラボラトリ) |
副委員長氏名(英) | Masakazu Iwamura(Osaka Pref. Univ.) / Mitsuru Anpai(Denso IT Lab.) |
幹事氏名(和) | 柴田 剛志(NTT) / 西山 正志(鳥取大) |
幹事氏名(英) | Takashi Shibata(NTT) / Masashi Nishiyama(Tottori Univ.) |
幹事補佐氏名(和) | 山口 光太(サイバーエージェント) / 松井 勇佑(東大) |
幹事補佐氏名(英) | Kouta Yamaguchi(CyberAgent) / Yusuke Matsui(Univ. of Tokyo) |
講演論文情報詳細 | |
申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding |
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本文の言語 | JPN |
タイトル(和) | [ショートペーパー]簡易アノテーションを用いた癌細胞の分類 |
サブタイトル(和) | |
タイトル(英) | [Short Paper] The classification of cancer in Pathological image with easy annotation |
サブタイトル(和) | |
キーワード(1)(和/英) | 病理診断 |
キーワード(2)(和/英) | 深層学習 |
キーワード(3)(和/英) | 細胞検出 |
第 1 著者 氏名(和/英) | 杉本 龍彦 / Tatsuhiko Sugimoto |
第 1 著者 所属(和/英) | 九州大学(略称:九大) Kyushu University(略称:Kyushu Univ.) |
第 2 著者 氏名(和/英) | 寺田 和弘 / Kazuhiro Terada |
第 2 著者 所属(和/英) | 京都大学(略称:京大) Kyoto University(略称:Kyoto Univ.) |
第 3 著者 氏名(和/英) | 吉澤 明彦 / Akihiko Yoshizawa |
第 3 著者 所属(和/英) | 京都大学(略称:京大) Kyoto University(略称:Kyoto Univ.) |
第 4 著者 氏名(和/英) | 備瀬 竜馬 / Ryoma Bise |
第 4 著者 所属(和/英) | 九州大学(略称:九大) Kyushu University(略称:Kyushu Univ.) |
発表年月日 | 2021-12-17 |
資料番号 | PRMU2021-54 |
巻番号(vol) | vol.121 |
号番号(no) | PRMU-304 |
ページ範囲 | pp.165-169(PRMU), |
ページ数 | 5 |
発行日 | 2021-12-09 (PRMU) |