研究課題/領域番号 |
16K15327
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研究機関 | 信州大学 |
研究代表者 |
木村 文一 信州大学, 医学部, 講師(特定雇用) (10621849)
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研究分担者 |
太田 浩良 信州大学, 学術研究院保健学系, 教授 (50273107)
佐藤 之俊 北里大学, 医学部, 教授 (90321637)
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研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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キーワード | 悪性中皮腫 / 反応性中皮細胞 / 画像解析 / テクスチャ解析 / ガボールフィルタセット / Support vector machine / 10-分割交差検証 / 1症例抜き交差検証 |
研究実績の概要 |
悪性中皮腫と反応性中皮細胞の細胞診標本の顕微鏡画像を使用し、核クロマチン分布状態を数値解析ソフトウェアMatlab(ver.R2012a, MathWorks Inc., Natick, MA., USA)を用いて、これまで各種テクスチャ解析(核全体およびheterochromatin領域、euchromatin領域の信号値、euchromatin面積比、local binary pattern(LBP)およびTamura特徴量を算出した。今回は3種類の異なる空間周波数および8種類の異なる角度を有するgabor fiterセットによる特徴量を算出した。これら特徴量を用いて統計解析ソフトウェアIBM SPSS Statistics 22,(IBM Corp., Armonk, NY., USA)による統計学的解析ならびに機械学習機support vector machineによる判別分析を行った。加えて、得られた特徴量に対して、従来から用いられている病理・細胞診断学的な顕微鏡を用いた細胞組織形態学的鑑別所見と比較することで、特徴量とクロマチン所見の関係と有用性を検討した。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
今年度は、8種類の方向、3種類の空間周波数が異なる24種類のガボールフィルタ(Figure 1)を細胞診顕微鏡画像の反応性中皮細胞および悪性中皮腫細胞核に対して畳み込み処理を行い、信号の平均値、標準偏差、尖度および歪度を算出、それら特徴量を用いて、統計学的解析および線形サポートベクターマシーンによる判別分析を行った。 統計学的解析では、Mann-Whitney U-testを用いた。空間周波数(ガウス関数)が2πおよび3πであるガボールフィルタを用いて算出した特徴量では、有意な差を示した(0,0001以下)特徴量が多く認められた。3種類の空間周波数別のgabor filterの平均特徴量をtable 1に示す。 R、GおよびB画像におけるすべてのgabor filter特徴量は99%台の判別を示し、RGB全ての画像を用いた場合は、100%の判別率を示した(table 2)。空間周波数別のgabor filterの平均特徴量を用いたSVMによる判別率、3種類の空間周波数別の特徴量うち、一番判別率の高い判別率を示すfilter no.9-16の特徴量を使用した場合の判別分析は99-100%を示した (Table 3)。filter no.11の特徴量100%を示した (Table 4)。Filter no.11のR、GおよびB画像およびRGB画像全てを用いて算出した特徴量を使用したSVMによる判別分析結果はそれぞれ、81.9%, 98.1%, 100%および100%であった(Tabel 5)。先行研究で用いた解析種法による特徴量と比較し、gabor filter no 11を使用した判別分析は、それぞれ85.8%および100%であり、gabor filterを用いた場合のほうが高かった(Table 6)。
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今後の研究の推進方策 |
今年度は、gabor fiterを用いたSVM判別分析結果の解釈を行う。すなわち各特徴量の値と細胞の形態学的側面を比較して、特徴量と細胞形態の関係を現場で細胞診検査や病理診断を行っている細胞検査士や病理医に役立てるように解明したい。また、Gabor filterの結果を踏まえて、gaussian 1次・2次導関数によるfilterおよびlaplacian filter setを用いて、平均信号値、標準偏差、歪度および尖度をMatlabにて算出することでfilter setを使用した際のSVMによる判別率を比較する。また同時に、これまで明らかになった研究成果について日本臨床細胞学会などで発表、海外紙に論文投稿を行い、学外研究者と議論をかわして研究方針の修正などブラッシュアップを行う。昨年度開発を行った核特徴量計測用プロトタイプソフトウェアを使用して、プロトタイプソフトウェアの実際の研究に対して仕様の調査を行なう。
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