2022 Fiscal Year Research-status Report
病理組織の画像解析に最適な撮像法の確立－診断支援システムの実現－
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22K12870
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| Research Institution | Shibaura Institute of Technology |
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Principal Investigator |
高橋 正信 芝浦工業大学, システム理工学部, 教授 (20338312)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中野 雅行 横浜市立大学, 医学研究科, 特任教授 (00092073)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 病理組織 / 光学顕微鏡 / 明視野 / 暗視野 / 位相差 / 画像解析 / 核 / 肝臓 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
【目的】病理医が診断に用いる光学顕微鏡で利用できる撮像法のうち，病理組織の画像解析に適した撮像法を明らかにする．また，光学顕微鏡を用いて厚い標本の撮像と３次元解析を実現し，３次元的な特徴量を抽出する．さらに，細胞診で利用される特徴量を含め診断に役立つ特徴量を探索し，特徴量の抽出機能を活用した診断支援システムを実現する．
【研究成果】Ｒ４年度は，ＨＥ染色標本を対象として，細胞核の抽出に有用な撮像法の組合せについて検討した．具体的には，明視野，暗視野，位相差の３種類について，各撮像法によるカラー画像の全ての組合せを実験により比較した．その結果，明視野と位相差あるいは暗視野画像の組み合わせは，明視野単独とほぼ同等のＦ値が得られるとともに，抽出結果の質を変化させることが分かった．この傾向は別のネットワーク構成や色空間でも変わらなかった．
細胞診で利用される特徴量を抽出するため核小体の抽出についても取り組み，ＨＥ染色標本の明視野画像中の核小体の抽出手法を実現した．また，厚い標本についても３種類の撮像法により３次元的に撮影できることを確認した．
特徴量を抽出するための画像解析手法として，細胞核抽出時の面積誤差を低減する手法を実現した．さらに，新たな特徴量の探索のため，早期肝細胞癌の癌部と非癌部を深層学習により識別できるかを実験的に検討した．その結果，細胞核１個程度の範囲の画像でも識別可能であることを明らかにした．
診断に有用な新たな特徴量としては，早期肝細胞癌の細網線維のパターンについても検討した．鍍銀染色標本の細網線維の領域だけの画像を用い深層学習で癌部と非癌部の識別が可能かを実験的に検討した結果，識別可能であることを明らかにした．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
ＨＥ染色標本を対象として，細胞核の抽出に有用な撮像法の組合せについて実験により検討し，位相差あるいは暗視野画像を明視野画像に組み合わせた場合，明視野単独とほぼ同等のＦ値が得られるとともに抽出結果の質を変化させること，そして，この傾向は別のネットワーク構成や色空間でも変わらないことを明らかにした．細胞診で利用される核小体についても，まずはＨＥ染色標本の明視野画像で抽出可能であることを明らかにした．また，厚い標本を光学顕微鏡の３種類の撮像法により３次元的に撮影できることを確認した．
特徴量を抽出するための画像解析手法として，細胞核を面積誤差を小さく抽出する手法を実現した．さらに，新たな特徴量の探索のため，早期肝細胞癌の癌部と非癌部を深層学習により識別できるかを実験的に検討した．その結果，細胞核１個程度の範囲の画像でも識別可能であることを明らかにした．
癌と非癌の鑑別に役立つ新たな特徴量としては，細網線維のパターンについても検討した．鍍銀染色標本の細網線維の領域だけの画像を用い深層学習で癌部と非癌部の識別が可能かを実験的に検討した結果，識別可能であることを明らかにした．
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| Strategy for Future Research Activity |
前年度に引き続き，病理組織標本の構成要素の抽出に適した撮像法およびその組み合わせについて探求する．候補としては細胞診で利用される特徴量に関わる核小体の抽出や厚い標本の３次元的な解析が挙げられ，それらに適した撮像法およびその組み合わせについて探求する．
新たな特徴量としては，病理医にとっても鑑別が非常に難しい早期肝細胞癌の診断に有用な特徴量を探求する．具体的には，癌部と非癌部を識別するように学習した深層学習ネットワークを利用し，識別に関係するパターンの変化を探求する．
肝組織の鍍銀染色標本についても，細網線維領域のパターンを含む有用な特徴量の抽出などに取り組む．そして，診断に役立つ機能として，診断に有用な特徴量の分布を可視化する機能の実現についても取り組み．
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| Causes of Carryover |
研究成果の発表を近隣で開催された学会で行ったため旅費が不要となった．
翌年度は研究成果の発表，並びに計算機実験を加速するため計算機の部品などの購入に活用する．
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Research Products
(11 results)
