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| 講演名 | 2024-03-03 09:05 ［ショートペーパー］拡散モデルを用いた悪性リンパ腫の反事実病理画像の生成 ○古賀諒一・横田達也（名工大）・大島孝一・三好寛明・永石美晴（久留米大）・橋本典明（理研）・竹内一郎（名大）・本谷秀堅（名工大）  MI2023-30 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，悪性リンパ腫の反事実病理画像を拡散モデルにより生成した結果を報告する．悪性リンパ腫には70を超える多種類のサブタイプが存在しており，サブタイプ診断では病理画像が観察される．現在，サブタイプ診断における定量的な評価基準は存在せず，病理医は直感と経験に基づいて定性的な診断を行っている．このような診断は再現性の欠如をもたらしており，悪性リンパ腫診断のための定量評価基準の実現が望まれている．定量評価基準の構築にあたって，反事実画像により注目すべき特徴量の選択を行うアプローチが研究されている．本研究では，サブタイプ診断において注目すべき特徴量を決定するために，拡散モデルを用いてサブタイプ間の反事実病理画像を生成することを提案する．生成された反事実画像を手掛かりに，病理医が解釈可能な特徴量だけを引数とする説明可能な関数を構築することで，サブタイプ診断の定量評価基準を実現する．本稿では，このために必要となる反事実画像の生成結果を報告する． |
| （英） | Malignant lymphoma has more than 70 subtypes. In the pathological diagnosis, a pathological image is observed to identify the subtype. Currently, there are no quantitatively criteria for the subtype identification, and pathologists conduct qualitative diagnosis based on the pathologists' experience and intuition. Such diagnosis makes it difficult to guarantee the reproducibility of diagnosis, and it is desired to construct quantitative criteria for the subtype identification. Toward the construction of such criteria, there are studies that select features using counterfactual images. In this study, to determine the features that physicians can interpret and are useful for the subtype identification, we propose a method that generates counterfactual pathology images between the subtypes using a diffusion model. In this paper, the results of generating counterfactual pathology images are reported. | |
| キーワード | （和） | 反事実画像 / 因果推論 / 拡散モデル / 病理画像 / 悪性リンパ腫 / / / |
| （英） | Counterfactual images / Causal inference / Diffusion models / Pathology images / Malignant lymphoma / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 411, MI2023-30, pp. 1-2, 2024年3月. | |
| 資料番号 | MI2023-30 | |
| 発行日 | 2024-02-25 (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 | MI2023-30 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
| 開催期間 | 2024-03-03 - 2024-03-04 |
| 開催地（和） | 沖縄県青年会館 |
| 開催地（英） | OKINAWAKEN SEINENKAIKAN |
| テーマ（和） | 医用画像処理一般・メディカルイメージング連合フォーラム |
| テーマ（英） | Medical Imaging, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2024-03-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 拡散モデルを用いた悪性リンパ腫の反事実病理画像の生成 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Generation of Counterfactual Pathology Images of Malignant Lymphoma using Diffusion Models |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 反事実画像 / Counterfactual images |
| キーワード(2)（和/英） | 因果推論 / Causal inference |
| キーワード(3)（和/英） | 拡散モデル / Diffusion models |
| キーワード(4)（和/英） | 病理画像 / Pathology images |
| キーワード(5)（和/英） | 悪性リンパ腫 / Malignant lymphoma |
| 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） | 古賀 諒一 / Ryoichi Koga / コガ リョウイチ |
| 第1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2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 横田 達也 / Tatsuya Yokota / ヨコタ タツヤ |
| 第2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3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大島 孝一 / Kouichi Ohshima / オオシマ コウイチ |
| 第3著者 所属（和/英） | 久留米大学 (略称： 久留米大) Kurume University (略称： Kurume Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 三好 寛明 / Hiroaki Miyoshi / ミヨシ ヒロアキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 久留米大学 (略称： 久留米大) Kurume University (略称： Kurume Univ.) |
| 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 University (略称： Kurume Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 橋本 典明 / Noriaki Hashimoto / ハシモト ノリアキ |
| 第6著者 所属（和/英） | 理化学研究所 (略称： 理研) RIKEN (略称： RIKEN) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 竹内 一郎 / Ichiro Takeuchi / タケウチ イチロウ |
| 第7著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | 本谷 秀堅 / Hidekata Hontani / ホンタニ ヒデカタ |
| 第8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 | 2024-03-03 09:05:00 |
| 発表時間 | 12分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2023-30 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.411 |
| ページ範囲 | pp.1-2 |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2024-02-25 (MI) |
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