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本研究の目的は「定量位相画像の局所空間相関長はラベルフリー組織診のマーカーとして有用か」を研究することである．最終年度（第２年度）では，（A）定量位相イメージングシステムの構築と定量位相画像の取得，（B）局所空間相関長の高速計算法の提案と実装，（C）良性および悪性乳がん組織のスクリーニング評価のうち，初年度に達成できなかった（A）に関する研究の継続を行いつつ，（B）および（C）の改良を行った．
（A）に関しては，SLIMシステムの光学系およびソフトウェアの構築に時間を要していたが，それらが完成し，定量位相イメージングが行われるようになったが，その精度について不安があり，改良の余地が残ったので，引き続き協力研究者である米・イリノイ大学のGabriel Popescu教授から提供を受けた乳がん組織の定量位相画像を用いて（C）の研究を行った．具体的には，局所空間相関長マップを算出する際の局所領域サイズ，背景画素を除去するためのしきい値，局所空間相関長マップから抽出する特徴量（局所空間相関長の平均値，分散値，尖度，歪度）を変化させたときの識別精度を比較した．その結果，一部近接グレード間識別が可能となり，診断精度の向上に向けた有益な知見を得た．
当該研究期間終了後となる今後は，本研究によって得られた知見を活かし，他のがん組織への適用を継続して進めていくとともに，深層学習などの情報工学技術と組み合わせた精度向上を検討していく予定である．
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