第65回日本病理学会秋期特別総会にて安藤特任助教がポスター発表をしました

発表内容

“Stain Normalization by Deep Learning”(デジタル処理によるHE染色の標準化)と、”Identification of Uterine Leiomyosarcoma by Deep Learning with Attention Mechanism”(Attentionを用いたAIプログラムによる子宮平滑筋肉腫の鑑別)の、2件を発表してきました。

デジタル処理によるHE染色の標準化

深層学習技術が成長してコンピューターの目の性能は格段に上がりましたが、依然人間の目には遥かに及ばず、少し様子が違うだけでコンピューターには違う画像に見えてしまいます。例えば、病院Aの画像で作成したAIは病院Bの画像を正しく判別できない、というように現れるこの画像処理上の問題の一つは、ドメインシフトと呼ばれ、特に病理においては施設間の染色の差がこの問題を引き起こします。この問題に対して、深層学習を用いた新規手法を提案し、既存の手法との比較を行いました

Attentionを用いたAIプログラムによる子宮平滑筋肉腫の鑑別(1/2)

子宮原発の平滑筋肉腫には、悪性とも良性とも断定することも難しい分類としてSTUMP(Smooth muscle Tumors Uncertain Malignant Potential)が存在しています。この分類が存在することや、子宮平滑筋肉腫について国立がんセンター中央病院の希少がんホットラインに多くの相談が寄せられるように、鑑別の難度が高いこの症例について、深層学習による診断サポートAIを作成することで、患者さんの不安を軽減し、医療の質を向上させることを試みました。