ニューラルネットワークを用いた乳腺腫瘍の分類

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概要

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コンピュータ画像処理を用いた病理染色像の認識・診断では、観察される染色像が各症例によって多様であり、切片の状態、染色の度合い等によって、大きく変動するという問題がある。我々はこの問題を解決する1つの方法として、ニューラルネットワークを用い、染色像の濃淡・明暗を許容した特徴抽出法を提案した。本研究ではこの手法を適応し、ヘマトキシリン・エオジン染色した乳腺腫癌の良性・悪性を判別するモデルについて報告する。本モデルは、色情報を利用し、ニューラルネットワークモデルを用いて、染色像を細胞核、細胞質、間質、背景に分類し、カラー画像中から特徴を抽出する特徴抽出部と、その特徴量に基づき判別を行なう判定部からなっており200倍と400倍の場合についてモデルの構築を行なっている。
社団法人電子情報通信学会の論文
1994-09-26

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