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J-GLOBAL ID：201802228946142213   整理番号：18A0244418

条件付き生成的敵対的ネットワークを用いたハイパースペクトル肺組織学画像の仮想H&E染色に向けて【Powered by NICT】

Towards Virtual H&E Staining of Hyperspectral Lung Histology Images Using Conditional Generative Adversarial Networks

著者 (4件)： Bayramoglu Neslihan ,  Kaakinen Mika ,  Eklund Lauri ,  Heikkila Janne
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCVW  ページ： 64-71  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： 染色の非存在下で試験片の顕微鏡画像が現れる無色テクスチャ無し。組織の顕微鏡検査は,コントラストを生成する化学染色が必要である。ヘマトキシリン・エオジン(H&E)病理組織で最も広く使用されている化学染色技術である。しかし,このような染色は自動画像解析システムのための障害物を創製する。異なる化学組成,異なるスキャナ,断面厚さ,および実験室プロトコルのために,類似した組織は,外見上は大きく異なることができる。この巨大な変動はロバストで弾力的な自動画像分析システムの設計における主要な課題の一つである。さらに,染色プロセスは時間がかかり,その化学的効果は試料の構造を変形する。本研究では,非染色試料を染色実質的に方法を開発した。著者らの方法は,入力と出力画像間の高度に非線形写像を構築する次元縮小と条件付き敵対的生成ネットワーク(cGANs)を利用した。条件付きGANs非常に複雑な関数を扱う能力と高次元データは非染色性ハイパースペクトル組織像を変換する高度に多様化した外観を含むそれらのH&E等価を可能にした。長期では,このような仮想ディジタルHE染色は試料処理時間をスピードアップするために使用できる病理診断ワークフローの課題のいくつかを自動化,コストを低減し,組織標本に及ぼす化学染色の有害作用を予防する,観察者変動を減少させ,疾患診断における客観性を増加させた。Copyright 2018 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： ロバスト性 ,  ディジタル方式 ,  *染色 ,  自動化 ,  コントラスト ,  走査装置 ,  試料調製 ,  写像 ,  プロトコル ,  *画像 ,  顕微鏡検査 ,  化学組成 ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： 顕微鏡画像 ,  *ハイパースペクトル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 光学的測定とその装置一般  (BD07010S) ,  光学情報処理  (BD03060T) ,  生体の顕微鏡観察法  (EA03050C) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 敵対 ,  ハイパースペクトル ,  肺組織 ,  仮想 ,  H&E染色