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

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2010-12-09
• タイトル: 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
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Anomaly Detection Technique from Pathology Image using Higher-order Local Autocorrelation Features
• 言語: jpn
• 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: 東邦大学
• 著者所属: 独立行政法人産業技術総合研究所
• 著者所属: 独立行政法人産業技術総合研究所
• 著者所属: 独立行政法人産業技術総合研究所
• 著者所属: 東邦大学医療センター佐倉病院
• 著者所属: 東邦大学医療センター佐倉病院
• 著者所属: 東邦大学医療センター佐倉病院
• 著者所属: 東邦大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): TOHO University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Toho University Sakura Medical Center
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Toho University Sakura Medical Center
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Toho University Sakura Medical Center
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): TOHO University
• 著者名: 栗原, 司; 野里, 博和; 坂無, 英徳; 高橋, 栄一; 寺井, 謙介; 徳山, 宣; 蛭田, 啓之; 古谷, 立美
• 著者名(英): Tsukasa, Kurihara; Hirokazu, Nosato; Hidenori, Sakanashi; Eiichi, Takahashi; Kensuke, Terai; Wataru, Tokuyama; Nobuyuki, Hiruta; Tatsumi, Huruya
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 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．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: 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.
• 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: AA12055912
• 書誌情報: 研究報告バイオ情報学（BIO）; 巻 2010-BIO-23, 号 32, p. 1-6, 発行日 2010-12-09
• 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