A01-KB005 遺伝子発現情報のクラスタリングにもとづいた肺がん組織病理画像の特徴抽出

From Multidisciplinary Computional Anatomy
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メンバー

  • 研究代表者
    研究代表者:小野 直亮(奈良先端科技大・情報科研)

概要 

患者の組織から切り出した切片の顕微鏡画像をもとに、がんなどの病理の詳細を診断する病理組織検査は治療方針を決定し、適切知識と多くのトレーニングが必要であり、担当する医師の数は慢性的に不足している。そこで、計算機を用いた画像処理によって特徴を摘出し、診断を支援する、あるいは機械学習による画像識別アルゴリズムを開発し、診断を自動化するといった形で情報処理技術を応用する取り組みが従来からすすめられている。本研究では病理組織の画像データと組織の遺伝子発現プロファイルのクラスタリング結果とを比較し、組織の形状パターンと細胞内の生化学的な状態との対応関係を解析することを目的とする。