高次局所自己相関特徴による病理画像からの異常検出手法
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概要
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現在,日本ではがん患者が増加する一方で,がんの確定診断を行う病理専門医が不足しており,見落としや診断ミスの増加が懸念され,大きな社会問題となっている.そこで,病理専門医の負担軽減を目的として,高次局所自己相関 (HLAC) 特徴を用いた病理診断支援システムを提案してきた.本論文では,病理組織画像を背景・細胞質・核に 3 値化し,回転・反転を考慮した HLAC 特徴を抽出することで正常組織画像を異常としてしまう誤検出の削減に成功した.
- 2010-12-09
著者
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高橋 栄一
産業技術総合研究所
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蛭田 啓之
東邦大学医療センター佐倉病院病理部
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蛭田 啓之
東邦大学佐倉病院病理
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蛭田 啓之
東邦大学医療センター佐倉病院病院病理部
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高橋 栄一
産総研
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高橋 栄一
電子技術総合研究所
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坂無 英徳
産業技術総合研究所
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寺井 謙介
東邦大学医療センター佐倉病院
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高橋 栄一
産業技術総合研究所情報技術研究部門
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古谷 立美
東邦大学大学院理学研究科
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栗原 司
東邦大学
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野里 博和
独立行政法人産業技術総合研究所
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坂無 英徳
独立行政法人産業技術総合研究所
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高橋 栄一
独立行政法人産業技術総合研究所
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徳山 宣
東邦大学医療センター佐倉病院
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蛭田 啓之
東邦大学医療センター佐倉病院
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蛭田 啓之
東邦大学医学部佐倉病院病理学研究室
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古谷 立美
東邦大学
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古谷 立美
東邦大学 理学部
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古谷 立美
東邦大学大学院理学研究科情報科学専攻
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高橋 栄一
(独)産業技術総合研究所 新燃料自動車技術研究センター
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高橋 栄一
独立行政法人産業技術総合研究所情報技術研究部門
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