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J-GLOBAL ID：202102223797803245   整理番号：21A0043032

深さ遷移学習に基づく肺癌の病理診断【JST・京大機械翻訳】

Pathological diagnosis of lung cancer based on deep transfer learning

著者 (16件)： Zhao Dan (首都医科大学附属北京朝陽医院病理科 100020) ,  Che Nanying (首都医科大学附属北京胸科医院/北京市結核病胸部腫瘤研究所病理科 101149) ,  Song Zhigang (解放軍総医院第一医学中心病理科,北京 100853) ,  Liu Cancheng (透徹影像(北京)科技有限公司,北京 100083) ,  Wang Lang (透徹影像(北京)科技有限公司,北京 100083) ,  Shi Huaiyin (解放軍総医院第一医学中心病理科,北京 100853) ,  Dong Yujie (首都医科大学附属北京胸科医院/北京市結核病胸部腫瘤研究所病理科 101149) ,  Lin Haifeng (首都医科大学附属北京胸科医院/北京市結核病胸部腫瘤研究所病理科 101149) ,  Mu Jing (首都医科大学附属北京胸科医院/北京市結核病胸部腫瘤研究所病理科 101149) ,  Ying Lan (内蒙古自治区第四医院病理科,呼和浩特 010080) ,  Yang Qingchan (天津市海河医院病理科 300350) ,  Gao Yanan (吉林省長春市伝染病/結核病医院病理科 132000) ,  Chen Weishan (福建医科大学附属泉州第一医院病理科 362000) ,  Wang Shuhao (透徹影像(北京)科技有限公司,北京 100083) ,  Xu Wei (清華大学交叉信息研究院,北京 100084) ,  Jin Mulan (首都医科大学附属北京朝陽医院病理科 100020)
資料名： Zhonghua Binglixue Zazhi  (Zhonghua Binglixue Zazhi)
巻： 49  号： 11  ページ： 1120-1125  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2323A  ISSN： 0529-5807  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 目的:深さマイグレーション学習に基づく人工知能肺癌補助診断システムを構築し、その応用価値を評価する。方法:2016年から2019年の間に首都医科大学付属北京胸科病院に保存した519例の肺組織切片(正常肺、腺癌、扁平上皮癌と小細胞癌を含む)を収集し、デジタル切片にスキャンし、316枚の訓練セットと203枚の内部テストセットに分けた。訓練セットは病理医によりマーキングされ,ResNet-50に基づくDeepLabv3画像セグメンテーションモデルを用いて肺癌領域の画素レベル認識モデルを構築した。モデル訓練過程で,胃癌領域同定モデルのパラメータを初期値として,遷移学習戦略により肺癌領域識別モデルパラメータを二次訓練して最適化した。それぞれ首都医科大学付属北京胸科病院の203枚の内部テストセット及び米国癌画像アーカイブ(TCIA)データベースから得た1081枚の外部テストセットを用いて、すでに確立された補助診断モデルに対して検証を行った。結果:少ないサンプル量の場合,遷移学習モデルは通常のモデルよりも良好な認識精度[曲線下面積(AUC)値0.988:0.971,Kappa値0.852:0.832]を示した。さらに,外部テストセットに対して,本研究で確立した遷移学習モデルの診断AUC値は0.968,Kappa=0.828であり,このモデルが良好な拡張性を持つことを示す。結論:この研究で確立した人工知能肺癌の病理補助診断方法には、良好な正確性と外部拡張性がある。病理人工知能研究の進展に伴い、遷移学習方法は診断モデルの訓練周期を短縮し、診断モデルの正確性を高めるのに役立つ。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *学習 ,  学習モデル ,  データベース ,  画素 ,  人工知能 ,  首都 ,  *肺腫瘍 ,  腺癌 ,  扁平上皮癌 ,  胃腫瘍 ,  *病理 ,  小細胞癌
準シソーラス用語： 画像セグメンテーション ,  *病理検査 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 腫ようの化学・生化学・病理学  (GE02030N) ,  呼吸器の腫よう  (GI04000G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 遷移 ,  学習 ,  肺癌 ,  病理診断