癌細胞画像などによるスクリーニングには、増大する検査量に対して過度の負担が細胞検査士にかかっている。本研究は、当該検査士の負担軽減のため、Estrogen Receptor-Immuno HistoChemistry (ER-IHC)画像を対象とし、深層学習によるER-IHC画像から癌細胞の高精度検出する方法論の確立を目的とした。この目的を達成するために、UnetモデルとRefinement moduleを融合した2段階Refinementネットワークを開発し、新たな指標による癌細胞検出アルゴリズムを確立した。マレーシアのマルチメディア大学との共同研究で使用しているER―IHC画像データセットを利用して評価実験を行い、その有効性を確認し、小細胞や細胞核境界がぼけた場合などに特に有効であることがわかった。