抄録
口腔扁平上皮がんの浸潤能および予後を推測するための判別方法として，病理組織標本の浸潤形態に着目したがん浸潤様式（YK分類）が臨床上有用であることが知られており，国内では頻用されている．その一方で浸潤様式の評価が，主観的な視覚所見によるものであり，評価者や施設間により大きな隔たりが生じ，客観的評価として統一しにくいことが問題である．そこで，本研究では浸潤先端部のデジタル画像からコンピュータ処理によって自動的に浸潤様式を判別する手法を開発することを目的とした．具体的には浸潤先端部の形状特徴を抽出し，臨床医の判断によって付与された浸潤様式とともに機械学習アルゴリズムであるランダムフォレストを用いて分類器を作成する．作成された分類器に複数のテスト画像を入力した結果，臨床医の判断ときわめて近い判断を出力することが確認され，デジタル画像からの浸潤様式の自動判別が高い精度で実現可能であることを示した．
