病理組織の画像解析に最適な撮像法の確立－診断支援システムの実現－

建立病理组织图像分析的最佳成像方法 - 诊断支持系统的实现 -

基本信息

批准号：
22K12870
负责人：
高橋正信
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Shibaura Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K12870/
关键词：
病理組織光学顕微鏡明視野暗視野位相差画像解析核肝臓

项目摘要

【目的】病理医が診断に用いる光学顕微鏡で利用できる撮像法のうち，病理組織の画像解析に適した撮像法を明らかにする．また，光学顕微鏡を用いて厚い標本の撮像と３次元解析を実現し，３次元的な特徴量を抽出する．さらに，細胞診で利用される特徴量を含め診断に役立つ特徴量を探索し，特徴量の抽出機能を活用した診断支援システムを実現する．【研究成果】Ｒ４年度は，ＨＥ染色標本を対象として，細胞核の抽出に有用な撮像法の組合せについて検討した．具体的には，明視野，暗視野，位相差の３種類について，各撮像法によるカラー画像の全ての組合せを実験により比較した．その結果，明視野と位相差あるいは暗視野画像の組み合わせは，明視野単独とほぼ同等のＦ値が得られるとともに，抽出結果の質を変化させることが分かった．この傾向は別のネットワーク構成や色空間でも変わらなかった．細胞診で利用される特徴量を抽出するため核小体の抽出についても取り組み，ＨＥ染色標本の明視野画像中の核小体の抽出手法を実現した．また，厚い標本についても３種類の撮像法により３次元的に撮影できることを確認した．特徴量を抽出するための画像解析手法として，細胞核抽出時の面積誤差を低減する手法を実現した．さらに，新たな特徴量の探索のため，早期肝細胞癌の癌部と非癌部を深層学習により識別できるかを実験的に検討した．その結果，細胞核１個程度の範囲の画像でも識別可能であることを明らかにした．診断に有用な新たな特徴量としては，早期肝細胞癌の細網線維のパターンについても検討した．鍍銀染色標本の細網線維の領域だけの画像を用い深層学習で癌部と非癌部の識別が可能かを実験的に検討した結果，識別可能であることを明らかにした．

[目的] 在病理学家可以使用光学显微镜进行诊断的成像方法中，我们将阐明哪些成像方法适合对病理组织进行图像分析。我们还使用光学显微镜对厚样本进行成像和 3D 分析，并提取 3D 特征。此外，我们将搜索对诊断有用的特征，包括用于细胞诊断的特征，并创建利用特征提取功能的诊断支持系统。 [研究结果] 在R4年，我们研究了可用于使用HE染色标本提取细胞核的成像方法的组合。具体来说，我们进行了实验，比较每种成像方法获得的彩色图像的所有组合，分为三种类型：明场、暗场和相差。结果发现，明场和相衬或暗场图像的组合可以获得与单独明场几乎相同的F值，但也会改变提取结果的质量。即使网络配置和色彩空间不同，这种趋势也没有改变。我们还致力于细胞核仁的提取，以提取细胞诊断中使用的特征，并实现了一种从 HE 染色标本的明场图像中提取核仁的方法。我们还证实，即使是厚样本也可以使用三种不同的成像方法进行三维成像。作为提取特征的图像分析方法，我们实现了一种减少提取细胞核时面积误差的方法。此外，为了寻找新的特征，我们通过实验研究了是否可以使用深度学习来区分早期肝细胞癌的癌变和非癌变部分。结果表明，可以识别大约一个细胞核面积的图像。作为有助于诊断的新特征，我们还研究了早期肝细胞癌中网状纤维的模式。仅使用镀银样本的网状纤维区域的图像，我们通过实验研究了是否可以使用深度学习来区分癌性区域和非癌性区域，并发现这是可能的。