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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-03-03 16:54 WSI特徴を用いたドメイン一般化 ○重安勇輝（九大）・原田翔太（広市大）・倉田麻理代・寺田和弘・中島直樹（京大）・吉澤明彦（奈良医科大）・阿部浩幸・牛久哲男（東大）・備瀬竜馬（九大）  MI2023-58 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では病理画像(WSI) を対象としたドメイン一般化手法を提案する．病理画像のドメインシフトは， 組織切片の厚さや染色液の違いにより起こるため，WSI 単位でドメインシフトが起こると考える．そこで従来のパッ チ間での対照学習に加え，WSI 間での対照学習を行う手法を提案する．これによりWSI の分布同士を近づけることが できると考える．既存のドメイン一般化手法との比較の結果，本手法の有効性を示し，最も優れたセグメンテーショ ン性能を達成した． |
| （英） | In this study, we propose a domain generalization method for pathological images (WSI). Domain shifts in pathological images are caused by differences in the thickness of tissue sections and staining solutions, and we consider that domain shifts occur in each WSI. Therefore, we propose a method that performs contrast learning between WSIs in addition to conventional contrast learning between patches. We believe that this method can bring WSI distributions closer together. Comparison with existing domain generalization methods shows the effectiveness of our method, and the best segmentation performance is achieved. | |
| キーワード | （和） | ドメイン一般化 / 対照学習 / セグメンテーション / WSI / 深層学習 / / / |
| （英） | Domain generalization / Contrastive learning / Segmentation / WSI / Deep learning / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 411, MI2023-58, pp. 81-84, 2024年3月. | |
| 資料番号 | MI2023-58 | |
| 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 | MI2023-58 |
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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） | WSI特徴を用いたドメイン一般化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Domain generalization with WSI feature |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ドメイン一般化 / Domain generalization |
| キーワード(2)（和/英） | 対照学習 / Contrastive learning |
| キーワード(3)（和/英） | セグメンテーション / Segmentation |
| キーワード(4)（和/英） | WSI / WSI |
| キーワード(5)（和/英） | 深層学習 / Deep learning |
| 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） | 重安 勇輝 / Yuki Shigeyasu / シゲヤス ユウキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 原田 翔太 / Shota Harada / ハラダ ショウタ |
| 第2著者 所属（和/英） | 広島市立大学 (略称： 広市大) Hiroshima City University (略称： Hiroshima City Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 倉田 麻理代 / Mariyo Kurata / クラタ マリヨ |
| 第3著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 寺田 和弘 / Kazuhiro Terada / テラダ カズヒロ |
| 第4著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中島 直樹 / Naoki Nakazima / ナカジマ ナオキ |
| 第5著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉澤 明彦 / Akihiko Yoshizawa / ヨシザワ アキヒコ |
| 第6著者 所属（和/英） | 奈良県立医科大学 (略称： 奈良医科大) Nara Medical University (略称： Nara Medical Univ.) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 阿部 浩幸 / Hiroyuki Abe / アベ ヒロユキ |
| 第7著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) Tokyo University (略称： Tokyo Univ.) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | 牛久 哲男 / Tetsuo Ushiku / ウシク テツオ |
| 第8著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) Tokyo University (略称： Tokyo Univ.) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | 備瀬 竜馬 / Ryoma Bise / ビセ リョウマ |
| 第9著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-03-03 16:54:00 |
| 発表時間 | 12分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2023-58 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.411 |
| ページ範囲 | pp.81-84 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2024-02-25 (MI) |
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