本稿では、腫瘍及び正常細胞の検出及びクラス分類を自動で行うマルチクラス検出手法を提案する。従来手法では、腫瘍細胞と正常細胞は見た目が類似している場合があり、個々の細胞を切り取った画像のみでは、医師であっても腫瘍と正常細胞を認識するのは難しい。医師は、細胞単体の形状に加えて、周辺の細胞の情報を利用して認識している。そこで本研究では、周辺の細胞の情報も取得した上で、細胞種単体に対してクラスを推定するモデルを提案する。実際に、細胞単体に対して周辺情報を取らない従来手法による分類と提案手法による分類をそれぞれ行い、その精度を比較することで提案手法の有効性を示す。
