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J-GLOBAL ID：201702258591529877   整理番号：17A1257194

CNNを用いたH&E染色された前立腺組織の顕微鏡画像の意味的セグメンテーション【Powered by NICT】

Semantic segmentation of microscopic images of H&E stained prostatic tissue using CNN

著者 (4件)： Isaksson Johan (Lund University, Centre for Mathematical Sciences, Lund, Sweden) ,  Arvidsson Ida (Lund University, Centre for Mathematical Sciences, Lund, Sweden) ,  Aastrom Kalle (Lund University, Centre for Mathematical Sciences, Lund, Sweden) ,  Heyden Anders (Lund University, Centre for Mathematical Sciences, Lund, Sweden)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IJCNN  ページ： 1252-1256  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 前立腺癌診断に使用できる自動Gleasonスコアリングシステムが必要である。今日,診断は病理学者手動,複雑で時間のかかるタスクであるにより決定した。病理学者の作業負荷を低減するために,異なる病理学者間の変動を低減するために,自動仕分けシステムは非常に有用である。いくつかの以前の研究はこのの構築を目指してきたが,まだ更なる研究を実施する必要がある。はこのようなツールは画像から個別に分割され,病理学的に関連したオブジェクトへのアクセスを持つから利益を得るであろうと考えられる。,背景,間質,上皮細胞質と核へのH&E染色前立腺組織の顕微鏡画像の意味的セグメンテーションのためのアルゴリズムを開発した。このアルゴリズムは深い学習,またはより特異的に畳込みニューラルネットワークに基づいている。ネットワーク設計には,異なるアプリケーションに成功が証明されている以前アーキテクチャによりヒントを得たものである。収縮と膨張部,対称で構成される。四クラスへのセグメンテーションのための,結合の上で交差の平均によって測定されるように,80%の精度を達成した。以前の研究は,核セグメンテーションだけを検討してきた,著者らのネットワークが類似していたが,四クラスセグメンテーションのより挑戦的なタスクのために行った。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 病理学 ,  ネットワーク ,  アルゴリズム ,  *セグメンテーション ,  応用プログラム ,  *画像 ,  *HE染色 ,  畳込み ,  前立腺腫瘍 ,  計算機アーキテクチャ ,  間質組織 ,  *前立腺 ,  ニューラルネットワーク ,  上皮細胞
準シソーラス用語： *顕微鏡画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  生体の顕微鏡観察法  (EA03050C)

タイトルに関連する用語 (7件)： CNN ,  H&E染色 ,  前立腺 ,  組織 ,  顕微鏡画像 ,  意味 ,  セグメンテーション