講演抄録/キーワード |
講演名 |
2021-11-05 11:05
[ショートペーパー]3次元再構成した膵癌腫瘍の病理顕微鏡画像中の新生血管構造記述 ○石牧祐香・横田達也・クグレ マウリシオ(名工大)・大内田研宙(九大)・本谷秀堅(名工大) MICT2021-33 MI2021-31 |
抄録 |
(和) |
本稿では,3次元再構成した病理顕微鏡画像中の新生血管を抽出する手法を提案する.解析対象となる3次元病理画像は,KPCマウスの腹腔内臓器を連続してスライスし,複数の異なる染色で交互に染めた切片の病理画像より3次元再構成したものである.本稿では,新生血管を染め上げるCD31染色のスライス画像より新生血管領域をU-netを用いて抽出する手法を提案する.U-netにより血管領域抽出を行う際に問題となるのは,血管領域の大きさの多様性とU-netの実行に必要なメモリである.ここでは大小双方の血管領域を正確に抽出するためにU-netを階層ごとに分割して学習・実行することでメモリ効率的でなおかつ高い精度での領域抽出を実現する.提案法とその実験結果を報告する. |
(英) |
In this manuscript, we propose a method that segments microvascular regions in a 3D pathological image. For this purpose, we use a 3D pathological image reconstructed from a series of 2D slice images of the abdominal portion of KPC mouse. In the 3D image, CD31-stained slice images, in which only the microvasculars are stained and are enhanced, are inserted at equal intervals. The proposed method segments microvascular regions in the CD31-stained slice images with U-net. The problem in segmenting vascular regions using U-net is the diversity in the size of the vascular regions and the memory required to run U-net. In order to accurately extract all vascular regions, the U-net is trained and executed in a hierarchical manner to achieve memory-efficient and highly accurate region extraction. |
キーワード |
(和) |
膵臓癌 / 血管新生 / 病理画像 / U-net / 3次元再構成 / / / |
(英) |
pancreatic cancer / angiogenesis / pathological image / U-net / 3D image reconstruction / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 231, MI2021-31, pp. 26-27, 2021年11月. |
資料番号 |
MI2021-31 |
発行日 |
2021-10-29 (MICT, 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) |
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MICT2021-33 MI2021-31 |
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