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2023 年度 実績報告書

細胞組織形態に基づく病型識別器の構築と悪性リンパ腫の異型性解析基盤の実現

研究課題

研究課題/領域番号 22H03613
配分区分補助金
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 三好 寛明  久留米大学, 医学部, 准教授 (30647780)
大島 孝一  久留米大学, 医学部, 教授 (50203766)
Kugler Mauricio  名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (70456713) [辞退]
横田 達也  名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (80733964)
研究期間 (年度) 2022-04-01 – 2025-03-31
キーワード拡散モデル / 悪性リンパ腫 / 説明可能性 / ラベルノイズ
研究実績の概要

本研究の目的は、悪性リンパ腫の病型ごとに固有な、細胞組織の異型性を定量評価するための形態特徴を明らかにすることである。2022年度にはH&E染色病理画像からの病型識別器を構築した。続いて、Concept Attributionの枠組みを採用し、個々の病理画像の属性を維持しつつサブタイプのみが異なる反事実画像を生成するアプローチを採用した。すると、既存法では病理学的に妥当な反事実画像を生成できないことを見いだした。また同時に、近年画像のfoundation modelが相次いで公開され始めている。2023年度は病理学的に妥当な反事実画像を生成する手法の開発に力を入れるとともに、foundation modelの応用も視野にいれて、細胞組織の異型性を定量評価するための形態特徴を明らかにするための方法論確立を進めることに取り組んだ。反事実画像生成については病理顕微鏡画像の拡散モデルを構築し、Follicular lymphoma (FL) のグレードを条件とするguidanceを利用する手法を開発した。その結果、反事実画像の生成に成功した。生成した画像の病理学的な妥当性の評価は今後の課題とする。また今年度は細胞核をセグメンテーションし、個々の細胞核の種別を識別する器械を構築した。細胞核の種別識別は病理医にも容易ではない問題であり、細胞核の種別を示すラベルにノイズが混入することを見いだした。そこで、ラベルノイズを前提とする手法を導入し、識別精度を改善した。また、細胞核の種別のうちCentroblastが濾胞内の細胞核群に占める割合がFLのグレードの評価に大きく寄与できることを見いだした。この結果をまとめ、ジャーナル誌に投稿した。採否が判明するのは2024年度である。

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

「細胞組織形態」に注目する当初計画に変更はないが、個々の細胞核を識別するアプローチに軸足を移すこととした。このこことにより、濾胞を構成する細胞核の種別の比率を定量評価できるようになった。この種別の比率は悪性リンパ腫のサブタイプやグレードに関するWHOの基準とも矛盾しない。このアプローチによる成果が出始めているため、進捗は順調だと判断できる。

今後の研究の推進方策

最終年度であり、現在主導である濾胞セグメンテーションを自動化し、細胞核セグメンテーションの精度を改善しつつ、個々の細胞核の種別識別を高度化することに取り組む。これらの技術は当初目指していた「悪性リンパ腫の異型性解析基盤」を直接構成する。

  • 研究成果

    (12件)

すべて 2024 2023

すべて 雑誌論文 (3件) (うち査読あり 3件、 オープンアクセス 3件) 学会発表 (9件)

  • [雑誌論文] Improved artificial intelligence discrimination of minor histological populations by supplementing with color-adjusted images2023

    • 著者名/発表者名
      Hatta Satomi、Ichiuji Yoshihito、Mabu Shingo、Kugler Mauricio、Hontani Hidekata、Okoshi Tadakazu、Fuse Haruki、Kawada Takako、Kido Shoji、Imamura Yoshiaki、Naiki Hironobu、Inai Kunihiro
    • 雑誌名

      Scientific Reports

      巻: 13 ページ: 1~12

    • DOI

      10.1038/s41598-023-46472-7

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Case-based similar image retrieval for weakly annotated large histopathological images of malignant lymphoma using deep metric learning2023

    • 著者名/発表者名
      Hashimoto Noriaki、Takagi Yusuke、Masuda Hiroki、et al.
    • 雑誌名

      Medical Image Analysis

      巻: 85 ページ: 102752~102752

    • DOI

      10.1016/j.media.2023.102752

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Electric Field Regression and Error Variance Estimation for Transcranial Magnetic Stimulation using Deep Neural Networks2023

    • 著者名/発表者名
      Maki Toyohiro、Yokota Tatsuya、Hirata Akimasa、Hontani Hidekata
    • 雑誌名

      Advanced Biomedical Engineering

      巻: 12 ページ: 225~235

    • DOI

      10.14326/abe.12.225

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] 階層的ViTの自己教師学習により得られる表現の乳腺腫瘍の良悪性識別への適用2024

    • 著者名/発表者名
      石川晃臣・有廣光司・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] リンパ節のHE染色画像中の細胞核の集合を入力とする濾胞セグメンテーションとサブタイプ識別2024

    • 著者名/発表者名
      森部瑞希・横田達也・大島孝一・三好寛明・永石美晴・橋本典明・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] 不偏リスク推定量に基づくDeep Image Priorの早期終了を用いたPET画像再構成の過適合抑止2024

    • 著者名/発表者名
      松村海飛・本谷秀堅・坂田宗之・木村裕一・横田達也
    • 学会等名
      電子情報通信学会医用画像研究会
  • [学会発表] 強いノイズを含む教師信号による細胞核の種別識別器の学習へのラベルの不確実情報の利用2024

    • 著者名/発表者名
      小出新悟・クグレ マウリシオ・横田達也・大島孝一・三好寛明・永石美晴・橋本典明・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] TMSのための頭部MRI画像からのTransformerを用いた誘導電場の回帰2024

    • 著者名/発表者名
      牧 豊大・横田達也・平田晃正・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] 大規模モデルの事後的な同変化とその応用2024

    • 著者名/発表者名
      小川功太郎・牧 豊大・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] マルチインスタンス学習における注目インスタンスに対する選択的推論2024

    • 著者名/発表者名
      橋本典明・三輪大貴・住田康生・花田博幸・三好寛明・佐久間 淳・本谷秀堅・大島孝一・竹内一郎
    • 学会等名
      電子情報通信学会医用画像研究会
  • [学会発表] 拡散モデルを用いた悪性リンパ腫の反事実病理画像の生成2024

    • 著者名/発表者名
      古賀諒一・横田達也・大島孝一・三好寛明・永石美晴・橋本典明・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] 濾胞性リンパ腫の悪性度の定量化に向けた補ラベル学習を用いた細胞核分類器の構築2023

    • 著者名/発表者名
      古賀諒一・クグレ マウリシオ・横田達也・大島孝一・三好寛明・永石美晴・橋本典明・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

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公開日: 2024-12-25  

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