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J-GLOBAL ID：202002261432705055   整理番号：20A2536206

モルフォゴ:人工知能により解析したディジタル画像上の自動骨髄細胞分類システム【JST・京大機械翻訳】

Morphogo: An Automatic Bone Marrow Cell Classification System on Digital Images Analyzed by Artificial Intelligence

著者 (7件)： Fu Xinyan (Division of Medical Technology Development, Hangzhou Zhiwei Information & Technology Ltd., Hangzhou, China) ,  Fu May (Department of Pathology and Laboratory Medicine, University of Texas, Southwestern Medical Center, Dallas, Texas, USA) ,  Li Qiang (Division of Medical Technology Development, Hangzhou Zhiwei Information & Technology Ltd., Hangzhou, China) ,  Peng Xiangui (Department of Hematology, The Xinqiao Hospital of Army Medical University, Chongqing, China) ,  Lu Ju (Division of Medical Technology Development, Hangzhou Zhiwei Information & Technology Ltd., Hangzhou, China) ,  Fang Fengqi (Department of Oncology, The First Hospital of Dalian Medical University, Dalian, China) ,  Chen Mingyi (Department of Pathology and Laboratory Medicine, University of Texas, Southwestern Medical Center, Dallas, Texas, USA)
資料名： Acta Cytologica  (Acta Cytologica)
巻： 64  号： 6  ページ： 588-596  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0067A  ISSN： 0001-5547  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 緒言:骨髄吸引塗抹標本の有核細胞鑑別診断は,血液学的悪性腫瘍の臨床診断に必要である。手動の骨髄差数は時間がかかり,一貫性がない。本研究では,新規人工知能(AI)ベースのシステムを開発し,骨髄細胞の細胞自動分類を行い,その潜在的臨床応用を決定した。材料と方法:骨髄吸引塗抹標本を,Army医科大学のXinqiao病院から採取した。第1に,自動分析システム(Morphogo)は,骨髄スミアの全ディジタル画像をスキャンし,発生した。次に,x1000の倍率におけるスミアの選択領域における有核骨髄細胞を,AIベースのプラットフォームを利用するソフトウェアによって分析した。細胞分類結果をさらにレビューし,2人の経験豊かな病理学者によって独立して確認した。システムの自動細胞分類性能を,精度,感度,および特異性の3つのカテゴリーを用いて評価した。AIベースシステムによる自動細胞分類と同時手動微分計数の間の相関係数と線形回帰方程式を計算した。【結果】230例において,分類精度は造血系統細胞に対して85.7%以上であった。システムの感度と特異性の平均は,それぞれ69.4と97.2%であった。200~500細胞数に基づく自動計数の微分細胞パーセンテージは,顆粒球,赤血球およびリンパ球(r≧0.762,p<0.001)の病理学者によって提供された差細胞パーセンテージと相関していた。考察/結論:このパイロット研究は,モルホゴシステムが自動骨髄細胞差数分析の信頼できるツールであり,臨床応用の可能性を有することを確認した。現在の進行中の大規模多施設検証研究は,システムの臨床的有用性をさらに確認するためのより多くの情報を提供するであろう。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自動分類 ,  赤血球 ,  自動分析 ,  *骨髄 ,  リンパ球 ,  微分 ,  *人工知能 ,  ソフトウェア ,  *ディジタル画像 ,  *骨髄細胞 ,  鑑別診断
準シソーラス用語： 悪性腫瘍 ,  塗抹標本 ,  有核細胞 ,  *細胞分類 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ディジタル画像 ,  骨髄吸引細胞診 ,  細胞形態 ,  自動細胞分類

分類 (3件)： 犬・猫  (FD06010P) ,  血液の腫よう  (GK04000M) ,  腫ようの診断  (GE03020J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 人工知能 ,  解析 ,  ディジタル画像 ,  骨髄細胞 ,  分類