第107回先端医工学セミナー

From Multidisciplinary Computional Anatomy
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日時

  • 2016年9月20日(火) 18:00-

場所

  • 九州大学病院 West Wing 3階 内視鏡外科トレーニングセンター

講演タイトル

  • 肺腺癌発現サブタイプを病理画像から分類する畳み込みニューラルネットワークの実装

演者

  • 小野 直亮 先生(奈良先端科学技術大学院大学) 

参加者数

  • 16名

概要

  • 肺線癌には遺伝子の変異や発現プロファイルからさまざまなサブタイプがあることが知られており、その種類を判別することができれば治療方法のカスタム化につがなると期待されている。本研究では病理画像から特徴を抽出することで自動的に発現サブタイプを分類するためのアルゴリズムの開発を試みた。近年、Deep Learningと呼ばれるニューラルネットワークを用いた画像解析の手法が盛んに研究されている。そのなかでも畳み込みニューラルネットワークはその汎用性から医療診断補助を含むさまざまな応用が期待されているが、基本的には画像の局所的な特徴に注目するアルゴリズムのため、肺線癌のサブタイプ同士の差異を抽出することが困難であった。我々はネットワークの階層を追加することによって、より広範囲の癌組織の特徴を抽出し、98.7%の精度で腫瘍の種類を判別することに成功した。
  • 主催:九州大学病院先端医工学診療部
  • 共催:新学術領域研究「多元計算解剖学」
福岡医学会