[B-19] ヘルスケア・医療情報通信技術

[B-19-19] Machine Learning Classification of Biliary Specimens using Hyperspectral Imaging

^○宮﨑海光¹, 山口碧生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。

Keywords:病理診断、癌の確定診断、ハイパースペクトルイメージング、スーパーピクセル解析、機械学習、胆のう

病理診断における癌の確定診断は、主に医師の医学的知識や患者の情報などから総合的に行われている。ただ現状、客観的な指標が不足しており、病理専門医であっても診断に迷う症例が存在する。本研究では、ハイパースペクトルイメージングから得られたスペクトル情報を新たな指標とし、スーパーピクセル解析を組み合わせた機械学習で癌の検出を試みた。胆管組織診と胆汁細胞診ではそれぞれ7つと4つの機械学習モデルを用い、6つの評価指標で分析し、テストデータにおいて胆管の組織診、胆汁の細胞診において癌細胞と正常細胞をそれぞれ93.3%、83.2%の正答率で識別した。この手法は癌患者の早期診断、治療、予後改善に寄与する可能性がある。