@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00071520,
 author = {栗原, 司 and 野里, 博和 and 坂無, 英徳 and 高橋, 栄一 and 寺井, 謙介 and 徳山, 宣 and 蛭田, 啓之 and 古谷, 立美 and Tsukasa, Kurihara and Hirokazu, Nosato and Hidenori, Sakanashi and Eiichi, Takahashi and Kensuke, Terai and Wataru, Tokuyama and Nobuyuki, Hiruta and Tatsumi, Huruya},
 issue = {32},
 month = {Dec},
 note = {現在，日本ではがん患者が増加する一方で，がんの確定診断を行う病理専門医が不足しており，見落としや診断ミスの増加が懸念され，大きな社会問題となっている．そこで，病理専門医の負担軽減を目的として，高次局所自己相関 (HLAC) 特徴を用いた病理診断支援システムを提案してきた．本論文では，病理組織画像を背景・細胞質・核に 3 値化し，回転・反転を考慮した HLAC 特徴を抽出することで正常組織画像を異常としてしまう誤検出の削減に成功した．, In this paper we propose a methodology for detecting symptom (cancer) patterns in stomach biopsy cell images. Modern methods suffer from the high false-positive rate. For improving the detection performance, we adopt the modified HLAC features. We revise the prototype of HLAC in order to enhance the robustness to the variations in rotation and symmetry of testing medical image. Subsequently, we apply modified HLAC feature extraction method on marking-three level stomach biopsy cell images. To validate the proposed approach, we conduct experiments and the results verified our method present promising detection performance with high true-positive as well as low false-positive rate.},
 title = {高次局所自己相関特徴による病理画像からの異常検出手法},
 year = {2010}
}