病理画像の自動染色変換

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2017-05-03
• タイトル: 病理画像の自動染色変換
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Stain conversion of pathological image
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 卒論スポットライトセッション
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 早稲田大学
• 著者所属: 早稲田大学
• 著者所属: 早稲田大学
• 著者所属: 早稲田大学
• 著者所属: 早稲田大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University
• 著者名: 藤谷, 真之; 望月, 義彦; 飯塚, 里志; シモセラ, エドガー; 石川, 博
• 著者名(英): Masayuki, Fujitani; Yoshihiko, Mochizuki; Satoshi, Iizuka; Edgar, Simo-serra; Hiroshi, Ishikawa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 動物から採取した検体をスライスし，顕微鏡で観察する際に，細胞組織の構造を見やすくするための処理としてHE (Hematoxylin & Eosin) 染色が一般に用いられる．HE 染色では確認が難しい組織を観察するために，スライスに別の染色方法が用いられるが，同一のスライスに対し，複数の方法による染色結果を同時に示すことはできない．本研究では，このような病理画像に対し，別の染色方法を施した場合の画像を出力する手法を提案する．この変換には，画素情報の他，形状やテクスチャの特徴を利用した変換を行う CNN (Convolutional Neural Network) を用いる．この CNN の入出力には，顕微鏡画像の色特徴を表現するのに適した HSD 色空間で表された画像を用いる．CNN の学習には，本来同一のスライスの異なる染色対のデータセットが必要だが，これを作成することは不可能であるため，入力画像と細胞組織の構造が類似している画像を教師データとして学習を行う．実験は，HE 染色画像から MT (Masson & Trichrome) 染色画像への変換を行い，隣接スライスと比較した．本手法により，HE 染色画像から，MT 染色結果に近い画像を出力することができた．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11131797
• 書誌情報: 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 2017-CVIM-207, 号 29, p. 1-8, 発行日 2017-05-03
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8701
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会