| 研究概要 |
1.平成11年度に購入した高機能CCDカメラを用い,種々の乳腺組織像をディジタル画像として取得し,腫瘍領域の特徴を検討した.その結果,良性腫瘍細胞領域と悪性腫瘍細胞領域を識別する方法として,複数のテクスチャ特徴の角度を用いることが有効である点が明らかとなった.
2.上記の評価方法を基に,正常乳腺と乳癌領域のテクスチャ特徴を識別遺伝子として付加した仮想的生物を用い,複数のテクスチャ特徴から乳腺腫瘍個別の特徴が選択されるアルゴリズムの開発を試みた.
3.正常乳腺特徴と悪性腫瘍特徴の角度類似性に基づき,乳腺腫瘍領域の検出を行なった.その結果,良性腫瘍と悪性腫瘍では選択される,識別遺伝子の組み合わせが異なっている点が明らかとなり,提案手法が乳腺腫瘍細胞領域の形態的特徴を評価する,客観的指標として有意である点が見出された.
4.本研究で開発された診断支援モデルは,正常乳腺特徴と悪性腫瘍特徴の角度類似性に基づいた,supervisedな手法である.
5.今後の課題としては,種々のテクスチャ特徴を組合せた仮想的生物を用い,個々の乳腺腫瘍の特徴が自動的に検出されるunsupervisedな手法の開発を行ない,より実用的な診断支援システムをめざす必要があり,研究を進めている.
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