2017 Fiscal Year Annual Research Report

Application of text mining techniques and image analysis in pathology diagnosis

Research Project

Project/Area Number	15K08386
Research Institution	Kitasato University
Principal Investigator	原敦子北里大学, 医学部, 准教授 (10276123)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	三枝信北里大学, 医学部, 教授 (00265711)
Project Period (FY)	2015-04-01 – 2018-03-31
Keywords	病理診断報告書 / 病理組織標本 / テキストマイニング / 画像解析 / ディープラーニング（深層学習） / 病理診断支援システム
Outline of Annual Research Achievements	「病理診断の客観化＝数値化モデル」構築と「ITによる病理診断支援システム」開発というテーマの下、1. 病理診断報告書テキストと2. 病理組織標本画像を材料にして、科学研究費補助金を使用させていただき研究を行っている。平成29年度の概要は以下のとおりである。 1. 病理診断報告書テキストを用いた「病理診断の客観化＝数値化モデル」構築について (1)材料：北里大学病院既存の病理診断報告書テキスト。従来は食道・胃・大腸・乳腺など、各臓器ごとに「疾患名および用語辞書」を作成していたが、時間や手間が掛かり難渋していた。今年度は全臓器の疾患名やキーワードを効率的に抽出するプログラムを新しく構築、全臓器共通の「疾患名および用語辞書」を作成し、現場での診断書テキスト解析の実用化・効率化を目指した。(2)方法：病理診断報告書をテキストマイニング法等で解析。疾患と報告書内キーワードとの論理的・医学的関係を抽出・数値化（＝客観化）した後にデータベース(＝辞書DB)化し、「病理診断書インスペクションプログラム」の構築を行った。さらに新規報告書が与えられたら、DB内情報を元に統計解析や独自のアルゴリズム（DB内に格納された疾患名との類似度を計算し疾患名を推定するなど）を用いて報告書内の矛盾や記載ミスを病理診断入力システムに提示する「病理診断支援装置」の開発を行った。 2. 病理組織標本画像を用いた「病理診断の客観化＝数値化モデル」構築について (1) 材料：北里大学病院既存の病理組織標本（乳腺疾患症例）。(2)方法：バーチャルスライド装置によって組織標本電子化し小画像に分割後、ウエーブレット変換およびクラスター分析を行って学習データを作成。次に昨年度から導入している深層学習法（KerasおよびTensorflow）を用い、新規症例に対し画像を分類処理し推定疾患を提示する「病理診断支援装置」の開発を行った。