病理診断支援(医療応用)

概要

  • 細胞組織を顕微鏡で観察する病理診断では現在でも目視診断が主流となっているため,細胞画像を撮影して解析することによるコンピュータ診断支援や,画像転送による遠隔診断の研究が進められています.本研究では,より正確な細胞標本の状態を取得・解析するためのマルチスペクトル画像の撮影方法や,撮影された病理組織の定量化によるコンピュータ診断支援について検討しています.
    • ※連携先: 埼玉医科大学  
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スペクトル情報による組織分類

  • 画素単位でスペクトル特徴を機械学習するとともに,Superpixelによる空間特徴のクラスタリングを組み合わせた組織分類を行った結果,スペクトルによる組織分類の有効性が確認できています.
    • 橋本 江美, 石川 雅浩, 篠田 一馬, 長谷川 まどか, 駒形 英樹, 小林 直樹, 持留 直樹, 岩本 千佳, 大内田 研宙, 小田 義直, 橋爪 誠, "スペクトル情報と色補正を用いた肝病理標本画像の組織分類," 第36回日本医用画像工学会大会, Jul. 2017.
    • Emi Hashimoto, Masahiro Ishikawa, Kazuma Shinoda, Madoka Hasegawa, Hideki Komagata, Naoki Kobayashi, Naoki Mochidome, Yoshinao Oda, Chika Iwamoto, Kenoki Ohuchida, and Makoto Hashizume, "Tissue classification of liver pathological tissue specimens image using spectral features," SPIE Medical imaging, Feb. 2017. (Finalist of Robert F. Wagner All-Conference Best Student Paper Award)
    • 橋本江美, 石川雅浩, 篠田一馬, 長谷川まどか, 加藤茂夫, 駒形英樹, 小林直樹, "マルチスペクトル画像を使用した肝病理組織標本の組織分類の検討," 電子情報通信学会総合大会, Mar. 2016.  
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病理標本撮影に適したマルチスペクトルフィルタアレイの設計

  • 本研究室で開発したフィルタの分光感度および配置の最適化を病理画像に適用することで,病理標本に適したフィルタアレイを提案しています.
    • Kazuma Shinoda, Maru Kawase, Madoka Hasegawa, Masahiro Ishikawa, Hideki Komagata, and Naoki Kobayashi, "Optimal spectral sensitivity of multispectral filter array for pathological images," Image Electronics and Visual Computing Workshop (IEVC), Mar. 2017. (IEVC2017 Best Paper Award)
    • Kazuma Shinoda, Shu Ogawa, Yudai Yanagi, Madoka Hasegawa, Shigeo Kato, Masahiro Ishikawa, Hideki Komagata, and Naoki Kobayashi, "Multispectral filter array and demosaicking for pathological images," APSIPA ASC, pp. 697 - 703, Hong Kong, Dec. 2015.  
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Last-modified: 2017-08-18 (金) 14:51:40 (609d)