Learning from partial label proportion for pathological image diagnosis

Research Project

Project/Area Number	23K18509
Research Category	Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Medium-sized Section 62:Applied informatics and related fields
Research Institution	Kyushu University
Principal Investigator	備瀬竜馬九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (00644270)
Project Period (FY)	2023-06-30 – 2025-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help	¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000) Fiscal Year 2024: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2023: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Keywords	弱教師あり学習 / バイオ医療画像解 / 比率学習
Outline of Research at the Start	病理診断において，癌種類比率は５年再発率・生存率に関係するため重要な情報であり，様々な病理診断において一枚の病理画像Whole Slide Image(WSI)内の癌種比率の医師の主観による診断が行われている．そこで，診断結果として記録されている癌種比率情報を用いることで，省アノテーションな機械学習を実現する．病理画像解析での実応用に着目し，「挑戦１：バッグサイズが非常に大きく比率に関する損失を計算できない」「挑戦２：クラス比率が部分的にしか与えられていない」「挑戦３：クラス比率が厳密な値でなく範囲で与えられている」という挑戦的な３つの課題に取り組む．