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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2014-01-26 13:30 機械学習を用いた肝生検病理画像からの脂肪滴抽出のための一手法 ○石川雅浩・小林直樹・駒形英樹（埼玉医科大）・山口雅浩（東工大）・阿部時也・橋口明典・坂元亨宇（慶大）  MI2013-75 |
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| 抄録 | （和） | HE染色肝病理標本における肝細胞がんの診断では，細胞核や細胞配列など様々な形態学的特徴が用いられる．これら形態学的特徴を定量化する際に，脂肪滴が問題となる．脂肪滴の生じた領域は，白く抜けるためN/C比や構造情報などの算出が困難となる．そこで，本研究では脂肪滴の多い領域を自動的に検出し除外することを目的として，形状情報に加えて色情報や細胞核の配置等の特徴量を用いた脂肪滴抽出法を開発した．提案法を用いて脂肪滴を精度良く検出し，画像に対する脂肪滴比率を定量化する方法を報告する． |
| （英） | In the diagnosis of hepatocellular carcinoma (HCC) in HE-stained liver pathological specimens, morphological features including cell nuclei and cellular arrangement are utilized. When quantifying these morphological features, existence of fat droplets becomes a problem. The regions in which fat droplets exist are whited out in the images, making it difficult to calculate the nuclear-cytoplasmic (N/C) ratio and structural information. In the present study, for the purpose of automatically detecting and excluding regions including many fat droplets, we have developed a method of extraction of fat droplets using the feature values of color information and arrangement of cell nuclei as well as shape information. We will report a method which accurately detects fat droplets using the proposed method and quantify the fat droplet ratio against the image. | |
| キーワード | （和） | 肝病理組織画像 / 脂肪滴検出 / 定量化 / / / / / |
| （英） | Hepatic histopathological tissue images / Extract of Fat drops / quantification / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 113, no. 410, MI2013-75, pp. 103-108, 2014年1月. | |
| 資料番号 | MI2013-75 | |
| 発行日 | 2014-01-19 (MI) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MI2013-75 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
| 開催期間 | 2014-01-26 - 2014-01-27 |
| 開催地（和） | 沖縄ぶんかテンブス館 |
| 開催地（英） | Bunka Tenbusu Kan |
| テーマ（和） | 計算解剖モデルに基づく診断・治療支援，医用画像処理一般 |
| テーマ（英） | Computer Assisted Diagnosis and Therapy Based on Computational Anatomy, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2014-01-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 機械学習を用いた肝生検病理画像からの脂肪滴抽出のための一手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A method to extract fat drops from liver biopsy image using machine learning algorithm |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 肝病理組織画像 / Hepatic histopathological tissue images |
| キーワード(2)（和/英） | 脂肪滴検出 / Extract of Fat drops |
| キーワード(3)（和/英） | 定量化 / quantification |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 石川 雅浩 / Masahiro Ishikawa / イシカワ マサヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 埼玉医科大学 (略称： 埼玉医科大) Saitama Medical Univeristy (略称： Saitama Medical Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小林 直樹 / Naoki Kobayashi / コバヤシ ナオキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 埼玉医科大学 (略称： 埼玉医科大) Saitama Medical Univeristy (略称： Saitama Medical Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 駒形 英樹 / Hideki Komagata / コマガタ ヒデキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 埼玉医科大学 (略称： 埼玉医科大) Saitama Medical Univeristy (略称： Saitama Medical Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山口 雅浩 / Masahiro Yamaguchi / ヤマグチ マサヒロ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Inst. of Tech.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 阿部 時也 / Tokiya Abe / アベ トキヤ |
| 第5著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 橋口 明典 / Akinori Hashiguchi / ハシグチ アキノリ |
| 第6著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 坂元 亨宇 / Michiie Sakamoto / サカモト ミチイエ |
| 第7著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2014-01-26 13:30:00 |
| 発表時間 | 45分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2013-75 |
| 巻番号（vol） | vol.113 |
| 号番号（no） | no.410 |
| ページ範囲 | pp.103-108 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2014-01-19 (MI) |
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