組織病理学的パッチからのキャプションの推論【JST・京大機械翻訳】

Tsuneki Masayuki; Kanavati Fahdi

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202203989376724 整理番号：22P0286044

組織病理学的パッチからのキャプションの推論【JST・京大機械翻訳】

Inference of captions from histopathological patches

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発行年： 2022年02月07日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月07日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

コンピュータ病理組織学は過去数年で有意な歩道を遂げ,臨床採用に近づいている。利益の1つの領域は,H&E染色全スライド画像からの診断報告の自動生成であり,それはさらに,病理学者の日常診断ワークフローの効率を増加させるであろう。本研究では,診断報告から抽出し,関連する全スライド画像から抽出したパッチとペアリングした,胃腺癌内視鏡生検標本の組織病理学的キャップのデータセット(PatchGastric ADC22)を編集した。データセットは多様な胃腺癌サブタイプを含む。パッチから抽出される特徴からキャプションを予測するために,ベースラインの注意ベースモデルを訓練し,有望な結果を得た。262Kパッチの標記データセットを公的に利用可能な。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

医用画像処理 , 腫ようの診断

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