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2020 年度 実績報告書

膵癌腫瘍3次元内部構造の徹底的な理解のための超高精細情報空間構築

研究課題

研究課題/領域番号 18H03262
研究機関名古屋工業大学

研究代表者

本谷 秀堅  名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (60282688)

研究分担者 片桐 孝洋  名古屋大学, 情報基盤センター, 教授 (40345434)
Kugler Mauricio  名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (70456713)
横田 達也  名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (80733964)
研究期間 (年度) 2018-04-01 – 2021-03-31
キーワード病理顕微鏡画像 / 非剛体位置合わせ / 免疫染色 / 画像処理
研究実績の概要

本研究では膵癌腫瘍内部を対象とする超高精細病理情報システムを構築することを目指した。本システ ムは、地理情報システム(GIS: Geograp hic Information System)のコンセプトを膵癌腫瘍内部の画像情報の管理へと応用するものであり、病理学の観点からも有意義なものである。システムが管理する各種情報は、膵癌腫瘍を撮影した様々なモダリティ画像群より獲得する。すなわち、膵癌の肥大化過程を撮影したMRI経時画像と、摘出後の腫 瘍を薄切して得られる連続切片を様々な染色で染めて撮影する2次元病理顕 微鏡画像群である。前者からは膵癌腫瘍の外形と部位ごとの成長速度の情報を獲得し、後者からは 染色法の違いにより細胞核や血管、膠原繊維など腫瘍内部の様々な解剖構造や機能強度の情報を獲得する。

KPCマウスより摘出した膵臓癌腫瘍全体を多数の薄切切片へと全割し、切片ごとに異なる染色で染めて撮影した顕微鏡画像が研究の起点であった。初年度は、これら顕微鏡画像の非剛体位置合わせをおこない3次元病理顕微鏡画像を作り上げることを第一の目標とし,達成した。2年目ではHE染色や他の各免疫染色により強調されている解剖構造を陽に検出し,3次元復元を行った。このことにより、腫瘍内の血管(CK19),ネクロシス(HE),分裂中の細胞核(Ki67),膠原線維(MT)のそれぞれの配置と関係の記述と可視化の準備が整った。3年目には3次元再構成の空間分解能を高くするとともに、同じ個体を撮影した全身のMRI画像との位置合わせを行い、異なるモダリティ画像間を横断できるシステムを構築した。

現在までの達成度 (段落)

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

  • 研究成果

    (9件)

すべて 2020

すべて 雑誌論文 (2件) (うち査読あり 2件、 オープンアクセス 2件) 学会発表 (6件) 図書 (1件)

  • [雑誌論文] Multi-scale Domain-adversarial Multiple-instance CNN for Cancer Subtype Classification with Unannotated Histopathological Images2020

    • 著者名/発表者名
      Hashimoto Noriaki、Fukushima Daisuke、Koga Ryoichi、Takagi Yusuke、Ko Kaho、Kohno Kei、Nakaguro Masato、Nakamura Shigeo、Hontani Hidekata、Takeuchi Ichiro
    • 雑誌名

      CVPR

      巻: - ページ: -

    • DOI

      10.1109/CVPR42600.2020.00391

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Computing Valid P-Values for Image Segmentation by Selective Inference2020

    • 著者名/発表者名
      Tanizaki Kosuke、Hashimoto Noriaki、Inatsu Yu、Hontani Hidekata、Takeuchi Ichiro
    • 雑誌名

      CVPR

      巻: - ページ: -

    • DOI

      10.1109/CVPR42600.2020.00957

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] 病理画像の染色変換に本質的な特徴の抽出と可視化の試み2020

    • 著者名/発表者名
      古賀 諒一, 橋本 典明, 横田 達也, 中黒 匡人, 高野 桂, 中村 栄男, 竹内 一郎, 本谷 秀堅
    • 学会等名
      電子情報通信学会 医用画像研究会
  • [学会発表] Deep Image Prior とサイノグラム正規化によるX線CT画像中の金属アーチファクトの高精度除去2020

    • 著者名/発表者名
      佐竹 寛弥, 横田 達也, 大竹 義人, 佐藤 嘉信, 本谷 秀堅
    • 学会等名
      電子情報通信学会 医用画像研究会
  • [学会発表] 病理顕微鏡画像の複数免疫染色間の相互変換と特徴空間の共有2020

    • 著者名/発表者名
      足立 秀雄, クグレ マウリシオ, 岩本 千佳, 大内田 研宙, 橋爪 誠, 横田 達也, 本谷 秀堅
    • 学会等名
      電子情報通信学会 医用画像研究会
  • [学会発表] ヒト胚子の解剖学的ランドマークの統計モデルの改良2020

    • 著者名/発表者名
      新城 葵, 斉藤 篤, 高桑 徹也, 山田 重人, 本谷 秀堅, 松添 博, 宮内 翔子, 諸岡 健一, 清水 昭伸
    • 学会等名
      電子情報通信学会 医用画像研究会
  • [学会発表] 免疫染色の組み合わせの表現のための非負行列分解による基底ベクトルの獲得2020

    • 著者名/発表者名
      黄 果葡, 橋本 典明, 横田 達也, 中黒 匡人, 高野 桂, 中村 栄男, 竹内 一郎, 本谷 秀堅
    • 学会等名
      電子情報通信学会 医用画像研究会
  • [学会発表] Deep Image Priorを利用した非負行列分解に基づくダイナミックPET画像再構成2020

    • 著者名/発表者名
      下村智茂, 河合和也, 坂田宗之, 木村裕一, 横田達也, 本谷秀堅
    • 学会等名
      電子情報通信学会医用画像研究会
  • [図書] 2020-2021年版 標準 医用画像のためのディープラーニング2020

    • 著者名/発表者名
      藤田 広志、福岡 大輔
    • 総ページ数
      220
    • 出版者
      オーム社
    • ISBN
      978-4-274-22545-1

URL: 

公開日: 2021-12-27  

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