研究論文
CNNを用いた肺腺癌再発予測のための腫瘍識別技術
2022 年 40 巻 5 号 p. 249-260
詳細
2022 年 40 巻 5 号 p. 249-260
病理医は，HE（hematoxylin and eosin）染色後の病理組織標本を顕微鏡下で目視観察し，病理診断を行う．しかし，HE染色標本による形態判断だけでは手術後の再発の有無を十分には予測できず，患者の治療方針を適切に立てることが難しい．そこで本研究では，HE染色画像から精度よく病理診断を行うために，特徴抽出器の並列構造による識別器を用いてHE染色画像からRGB画像とLLL画像（輝度画像Lの3チャンネルで構成した画像）の特徴量を算出して再発の有無を自動で識別する手法を提案する．具体的には，convolutional neural networkを用いて，外科的に切除された肺腺癌（病理病期IB）のHE染色画像から再発有無のRGB画像の特徴量を抽出する．さらにHE染色画像から再発有無のLLL画像の特徴量を抽出して識別器を作成し，その識別器を用いて再発有無を判定する．本手法を用いることで，肺腺癌IBの再発有無の識別精度の向上に有効であることが示された．
