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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-12-05 14:00 中皮腫細胞診断のための白色光散乱スペクトルと光学顕微鏡画像に基づいたマルチモーダル手法の開発 ○羅 向昆（奈良先端大）・崇風まあぜん（奈良先端大/宮崎大）・釣 優香・谷 懿（奈良先端大）・武内風香・伊藤彰彦（近畿大）・細川陽一郎・大竹義人（奈良先端大）  MICT2025-45 MI2025-53 |
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| 抄録 | （和） | The cytological diagnosis of malignant mesothelioma is challenging due to its morphological overlap with the reactive mesothelial cells. This study proposes a multimodal deep learning approach integrating white-light scattering spectrum and cellular morphology derived from optical microscope images for the diagnosis of malignant mesothelioma. We analyzed image and spectral data of 261 cells from 10 patients (five reactive mesothelial cells, and five malignant mesothelioma). Three models were attempted: a spectrum-only model (PCA+RF), an image-only model (fine-tuned ResNet50), and a multimodal model using a gated fusion mechanism. The models were validated in a leave-two-patients-out cross-validation. While the Image-only model achieved the highest AUC (0.970) and Precision (0.941), it suffered from low Recall (0.799). Our proposed multimodal approach, however, achieved the best overall Accuracy (0.907±0.121) and F1-Score (0.899±0.126). It demonstrated a clear synergistic effect by creating a more balanced classifier, dramatically improving Recall to 0.949±0.068. These findings highlight the potential of data fusion strategies to create more accurate and reliable tools for cytological diagnosis. |
| （英） | The cytological diagnosis of malignant mesothelioma is challenging due to its morphological overlap with the reactive mesothelial cells. This study proposes a multimodal deep learning approach integrating white-light scattering spectrum and cellular morphology derived from optical microscope images for the diagnosis of malignant mesothelioma. We analyzed image and spectral data of 261 cells from 10 patients (five reactive mesothelial cells, and five malignant mesothelioma). Three models were attempted: a spectrum-only model (PCA+RF), an image-only model (fine-tuned ResNet50), and a multimodal model using a gated fusion mechanism. The models were validated in a leave-two-patients-out cross-validation. While the Image-only model achieved the highest AUC (0.970) and Precision (0.941), it suffered from low Recall (0.799). Our proposed multimodal approach, however, achieved the best overall Accuracy (0.907±0.121) and F1-Score (0.899±0.126). It demonstrated a clear synergistic effect by creating a more balanced classifier, dramatically improving Recall to 0.949±0.068. These findings highlight the potential of data fusion strategies to create more accurate and reliable tools for cytological diagnosis. | |
| キーワード | （和） | Malignant Mesothelioma / Multimodal / Deep Learning / White-light Scattering / Cytological Diagnosis / / / |
| （英） | Malignant Mesothelioma / Multimodal / Deep Learning / White-light Scattering / Cytological Diagnosis / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 270, MI2025-53, pp. 54-57, 2025年12月. | |
| 資料番号 | MI2025-53 | |
| 発行日 | 2025-11-27 (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) | |
| PDFダウンロード | MICT2025-45 MI2025-53 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MICT MI |
| 開催期間 | 2025-12-04 - 2025-12-05 |
| 開催地（和） | 岡山コンベンションセンター |
| 開催地（英） | Okayama Convention Center |
| テーマ（和） | 医用画像工学一般，ヘルスケア・医療情報通信技術，一般 |
| テーマ（英） | Medical imaging technology, healthcare and medical information communication technology, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2025-12-MICT-MI |
| 本文の言語 | 英語（日本語タイトルあり） |
| タイトル（和） | 中皮腫細胞診断のための白色光散乱スペクトルと光学顕微鏡画像に基づいたマルチモーダル手法の開発 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Development of a multimodal approach for malignant mesothelioma cells diagnosis based on white-light scattering spectrum and optical microscope images |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Malignant Mesothelioma / Malignant Mesothelioma |
| キーワード(2)（和/英） | Multimodal / Multimodal |
| キーワード(3)（和/英） | Deep Learning / Deep Learning |
| キーワード(4)（和/英） | White-light Scattering / White-light Scattering |
| キーワード(5)（和/英） | Cytological Diagnosis / Cytological Diagnosis |
| 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） | 羅 向昆 / Luo Xiangkun / ルオ シャンクン |
| 第1著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 崇風 まあぜん / Mazen Soufi / スウフイ マアゼン |
| 第2著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学/宮崎大学 (略称： 奈良先端大/宮崎大) Nara Institute of Science and Technology/University of Miyazaki (略称： NAIST/UoM) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 釣 優香 / Yuka Tsuri / ツリ ユウカ |
| 第3著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 谷 懿 / Yi Gu / イ グー |
| 第4著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 武内 風香 / Fuka Takeuchi / タケウチ フウカ |
| 第5著者 所属（和/英） | 近畿大学 (略称： 近畿大) Kindai University (略称： Kindai) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊藤 彰彦 / Akihiko Ito / イトウ アキヒコ |
| 第6著者 所属（和/英） | 近畿大学 (略称： 近畿大) Kindai University (略称： Kindai) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 細川 陽一郎 / Yoichiroh Hosokawa / ホソカワ ヨウイチロウ |
| 第7著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大竹 義人 / Yoshito Otake / オオタケ ヨシト |
| 第8著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-12-05 14:00:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MICT2025-45, MI2025-53 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.269(MICT), no.270(MI) |
| ページ範囲 | pp.54-57 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2025-11-27 (MICT, MI) |
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