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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-07-09 11:00 ［ショートペーパー］免疫染色データを利用するHE染色画像に基づく悪性リンパ腫のサブタイプ識別器構築 ○廣野勇起（名工大）・橋本典明（理研）・マウリシオ クグレ・横田達也（名工大）・永石美晴（久留米大）・三好寛明・大島孝一（久留米大/JSP）・竹内一郎（名工大/理研）・本谷秀堅（名工大）  MI2021-16 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では HE 染色画像を入力とする悪性リンパ腫のサブタイプ識別器を構築する．悪性リンパ腫の診断 では，最初に HE 染色画像を観察し，続いて特定の免疫染色画像を観察する．前者では組織の形態に基づきサブタイプ の候補を予測し，サブタイプの確定に必要な免疫染色の組を定める．後者では免疫染色による染色の有無によりサブ タイプを確定する．すなわち，HE 染色画像に基づき得られる情報は，サブタイプの候補と，サブタイプを確定するた めに必要な免疫染色の組である．そこで本研究では，HE 染色画像を入力とし，サブタイプの候補と免疫染色の組を出 力する決定木を構築する．決定木は悪性リンパ腫の分類法に従って構築し，その各ノードは HE 画像に基づき特定の免 疫染色の組の利用の有無を判別する２クラス識別器である．学習データは HE 画像と所見データの組であり，所見デー タには利用した免疫染色の組とサブタイプの診断結果が記述されている．HE 画像中の癌領域のアノテーションが利 用出来ないため識別器の構築にはマルチインスタンス学習を利用する．臨床データを用いた初期検討結果を報告する． |
| （英） | In pathological diagnosis of malignant lymphoma, a HE image is observed at first and then a set of immunostained images are observed to determine the subtype. Observing the HE image, pathologists infer the candidates of the subtypes, determine the set of immunostains needed for identifying the subtype, and finally identify the subtype by observing if the specimen is positively stained by each of the immunostains. The information from HE images is the candidates of the subtypes and a set of immunostains needed for the subtype identification. The proposed method hence constructs a decision tree for inferring the set of subtype candidates and the set of the immunostains from an input HE image. Each node of the decision tree infers if a set of specific immunostains is needed for the subtype identification. We used a set of pairs of a HE image and the text data that describes the diagnosed subtype and the set of immunostains. The multiple-instance learning (MIL) is employed for the training as we have no labels indicating the cancerous regions in the HE images. The outline of the proposed method and some results of initial studies are reported. | |
| キーワード | （和） | 病理画像 / 悪性リンパ腫 / HE染色画像 / 免疫染色 / ニューラルネットワーク / マルチインスタンス学習 / / |
| （英） | pathological image / malignant lymphoma / H&E-stained image / immuno-staining data / neural network / multiple instance learning / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 98, MI2021-16, pp. 31-32, 2021年7月. | |
| 資料番号 | MI2021-16 | |
| 発行日 | 2021-07-01 (MI) | |
| ISSN | 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 | MI2021-16 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
| 開催期間 | 2021-07-08 - 2021-07-09 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 医用画像処理および認識一般 |
| テーマ（英） | Medical imaging, physics, and recognition |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2021-07-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 免疫染色データを利用するHE染色画像に基づく悪性リンパ腫のサブタイプ識別器構築 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Construction of Subtype Classifier for Malignant Lymphoma based on H&E-stained Images using Immuno-stainning Data |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 病理画像 / pathological image |
| キーワード(2)（和/英） | 悪性リンパ腫 / malignant lymphoma |
| キーワード(3)（和/英） | HE染色画像 / H&E-stained image |
| キーワード(4)（和/英） | 免疫染色 / immuno-staining data |
| キーワード(5)（和/英） | ニューラルネットワーク / neural network |
| キーワード(6)（和/英） | マルチインスタンス学習 / multiple instance learning |
| 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） | 廣野 勇起 / Yuki Hirono / ヒロノ ユウキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学大学院 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 橋本 典明 / Noriaki Hashimoto / ハシモト ノリアキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 理化学研究所 (略称： 理研) Institute of Physical and Chemical Research (略称： RIKEN) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | マウリシオ クグレ / Kugler Mauricio / マウリシオ クグレ |
| 第3著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 横田 達也 / Tatsuya Yokota / ヨコタ タツヤ |
| 第4著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 永石 美晴 / Miharu Nagaishi / ナガイシ ミハル |
| 第5著者 所属（和/英） | 久留米大学 (略称： 久留米大) Kurume Universiy (略称： Kurume Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 三好 寛明 / Hiroaki Miyoshi / ミヨシ ヒロアキ |
| 第6著者 所属（和/英） | 久留米大学/日本病理学会 (略称： 久留米大/JSP) Kurume Universiy/The Japanese Society of Pathology (略称： Kurume Univ./JSP) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大島 孝一 / Koichi Oshima / オオシマ コウイチ |
| 第7著者 所属（和/英） | 久留米大学/日本病理学会 (略称： 久留米大/JSP) Kurume Universiy/The Japanese Society of Pathology (略称： Kurume Univ./JSP) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | 竹内 一郎 / Ichiro Takeuchi / タケウチ イチロウ |
| 第8著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学/理化学研究所 (略称： 名工大/理研) Nagoya Institute of Technology/Institute of Physical and Chemical Research (略称： NIT/RIKEN) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | 本谷 秀堅 / Hidekata Hontani / ホンタニ ヒデカタ |
| 第9著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NIT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-07-09 11:00:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2021-16 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.98 |
| ページ範囲 | pp.31-32 |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2021-07-01 (MI) |
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