表題番号：2020C-319 日付：2021/04/08
研究課題多細胞画像の核領域分割および検出に関する研究
研究者所属（当時） 資格 氏名
（代表者） 理工学術院 大学院情報生産システム研究科 教授 鎌田　清一郎
研究成果概要
病理診断においてHematoxylinやEosin染色画像は、H＆E画像とも呼ばれ、最も広く利用されている。本研究では、細胞核の状態により癌レベルの自動判定支援を行うことを目的として、細胞核の大きさ、密度、色などの分布の尤度に基づき、Detect-U-Net、境界-Segment-U-Net、Regression-U-Netという3種類のモデルを有機的に結合させた、H＆E画像からの細胞核中心とその領域の予測方法を開発した。胸、肝臓、腎臓などの9種類の臓器の細胞画像データセットを使って従来手法と比較した結果、細胞核検出および領域分割の精度が約10％～15％向上し、多臓器間の高精度細胞核検出と領域分割に有効であることがわかった。また、本研究成果を国際会議IVPR2020において発表し、Awardを受賞することができた。