講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-01-30 13:25
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 ○古賀諒一・橋本典明・横田達也(名工大)・中黒匡人・高野 桂・中村栄男(名大医学部附属病院)・竹内一郎・本谷秀堅(名工大) MI2019-116 |
抄録 |
(和) |
本稿では病理画像の染色変換手法を提案する.悪性リンパ腫の HE 染色病理画像にはがん領域と非がん領域が含まれており,HE 画像を入力とする悪性リンパ腫のサブタイプ分類器を構築するには,がん領域のラベルデータが必要となる.しかし,がん領域のラベル作成は病理医の人的資源を多く必要とするため容易ではない.そこで本稿ではがん化している領域を強調する免疫染色画像を HE 画像へと変換する手法を提案する.この染色変換により HE 画像によるサブタイプ分類器を構築するための学習データを自動生成できるようになる.さらに提案法では,ドメイン敵対的学習を用いたオートエンコーダによって異なる染色の病理画像間で共通する特徴を抽出する.そして共通する特徴から様々な染色画像を生成するデコーダを染色ごとに用意する戦略を採用する.さらに抽出した特徴の可視化も行う.提案法により,CD20 免疫染色から HE 染色への染色変換を実現し,これら双方の染色に共通する特徴を可視化した結果を報告する. |
(英) |
In this manuscript, we propose a method for stain translation of pathology images. When one constructs a computer aided diagnosis system that can estimate the subtype of malignant lymphoma from a given H&E stained pathology image, one needs a set of training H&E stained whole-slide pathology images, in which the tumor regions are labeled because each H&E stained image includes both the tumor and non-tumor regions. It is thought not easy to collect enough number of labeled images as the labeling needs large human resources. We hence propose a stain translation method that can convert pathology images in which the tumor regions are stained by some immunostaining to virtual H&E stained images. Once we realize such the stain translation, then we can obtain the training images for training the subtype estimator straightforwardly. Our proposed method extracts image features that contain enough information for translating into any stain images, and a decoder that is specific to each immunostaining generates an virtual image stained with the specific immunostaining from the extracted image features. In addition, we visualize the extracted image features in this manuscript. In the experiments, realized a stain translation from CD20 stained images to H&E stained ones and visualized the corresponding image features. |
キーワード |
(和) |
病理画像 / 染色変換 / オートエンコーダ / ドメイン敵対的学習 / natural pre-image / / / |
(英) |
pathological image / staining translation / autoencoder / domain adversarial training / natural pre-image / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 399, MI2019-116, pp. 215-218, 2020年1月. |
資料番号 |
MI2019-116 |
発行日 |
2020-01-22 (MI) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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