2019 Fiscal Year Annual Research Report
Development of digital staining and quantification method for unstained pathological specimens using autofluorescence
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17K18064
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| Research Institution | Saitama Medical University |
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Principal Investigator |
石川 雅浩 埼玉医科大学, 保健医療学部, 講師 (70540417)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 病理標本 / 画像処理 / 深層学習 / 自家蛍光 / デジタル染色 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
自家蛍光画像をデジタル染色するために，ハイパースペクトル画像やRGB画像を用いて検討した．RGBカメラとハイパースペクトルカメラという異なるカメラで得られた画像を画像特性に合わせて位置合わせする手法を開発した．具体的には，HE染色したRGB画像とRGBカメラで撮影した自家蛍光画像であり，HE染色したRGB画像ではBlue画像を用いた方が位置合わせが良好な結果が得られた．これは，Red画像は細胞核，Green画像は細胞質が強調されるためBlueが良かったものと想定される．また，当初の計画では，ハイパースペクトル画像を採用する予定だったが，深層学習を用いることでRGBでも精度が得られることが確認されたため，RGB画像で実装を行った．今回の結果を用いることでHyper Spectralカメラ無しに提案法が利用できるため，臨床応用に向けて大きな成果が得られたと考えられる．しかし，組織によって自家蛍光の様子が変わることが明らかとなりより高精度な推定方法の検討が必要なことも明らかとなった．今年度は，撮影方式を増やして更なる高精度化を目指した実験を行った．しかし，撮影法の決定に時間がかかり現在のところ結果は得られなかった．しかし，当初の自家蛍光画像を用いたデジタル染色については色差6程度の結果は得られているため当初の目標は達成している．また，本研究を進める過程でHE染色された病理標本を解析することで組織の性質を表す特性を算出することに成功した．
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