[4Pin1] インタラクティブ(2)

[4Pin1-47] ビットパターンカーネルフィルタによる細胞判定重複除去

〇長坂 暢¹ (1. 株式会社エーアイ・アンド・アイ)

キーワード：深層学習、画像処理、カーネルフィルタ、細胞カウント、病理診断

近年、深層学習法による画像認識精度が飛躍的に向上し、病理診断への応用も始まっている。今回、細胞判定重複の問題を解決するアルゴリズムを開発したので報告する。通常、格子状に各座標の部分画像について細胞判定が行われ、各種の細胞の個数が計数される。その際、部分画像が同じ細胞に含まれていると、実際には1個と数えられるべきにも関わらず、2個以上と計数されてしまう。
３×３のビットパターンからなるカーネルフィルタとして、Kernel_1（ON画素(1)のピクセルが1つのカーネル）を1個、Kernel_2を8個、Kernel_3を20個、Kernel_4を32個、Kernel_5を38個準備した。細胞判定のグリッドを走査し、パターンが一致した領域の中心部分をON画素として記録する。例えば、縦に3つ並んだON画素を中心の1つのON画素に収縮させるためには、Kernel3_5とKernel2_1の走査結果を合成し、Kernel2_3でさらに走査する、というような特定のフィルタの組み合わせが存在する。このようなフィルタを適切に組み合わせることで、細胞判定の重複を精度良く除去することができた。