[B-19] ヘルスケア・医療情報通信技術

[B-19-18] ハイパースペクトル画像を用いた病理組織標本の細胞核識別手法の検討

^○山口碧生¹, 宮崎海光¹, 神谷健太郎¹, 中矢大輝¹, 野呂瀬朋子², 大池信之², 大川千絵², 大谷絢², 佐々木美友², 青木瑠伽² (1.Milk., 2.聖マリアンナ医科大)

この講演は本会「学術奨励賞受賞候補者」の資格対象です。

キーワード：ハイパースペクトルカメラ、機械学習、胆管癌細胞

現在がんの確定診断となる病理診断において客観的指標が不足しており、医師が医学的知識や患者の情報などから総合的に判断している。そこで本研究では、機械学習を用いた胆管癌細胞の識別によりハイパースペクトルカメラで取得した色情報を客観的指標とする可能性に着目し、機械学習の精度向上のために細胞核を高精度で抽出することを目的とした。本研究ではハイパースペクトル画像解析ソフトから取得した5つの細胞核の波長データを教師データとし、色が似たピクセル群で画像を分割しマスク処理した後cos類似度を計算した。これらの処理を行わない場合の機械学習精度が64%であったのに対し、今回の抽出手法により93.3%の精度を達成した。