がん細胞分析システムのSVM自動識別による実用化に向けての一考察

抄録

日本で最も死亡率が高い原因は悪性新生物（がん）である。近年では、多くの研究室でがんの研究が行われている。しかし、がんは形態学的な特徴が似ているものが多く、種類の判別が困難だといわれている。 我々の研究グループでは、患者から抽出した未知のがん細胞情報を用い、サポートベクターマシン（SVM）によって病理医師が最適な診断結果を導き出すことを可能にする補助システムの開発を行ってきた。従来までではSVMのガウシアンカーネルのパラメータ算出はユーザによる手作業であったため、最適値を設定するのに多くの時間を要する問題があった。 そこで本研究では、SVMのガウシアンカーネルのパラメータ決定機能、認識DBの連続学習機能を開発し、さらに本研究室のSVMシステムを一新することで一連の作業を自動化した連携システムを開発した。