深層学習を用いた尿細胞診断の自動化手法

摘要

本稿では, 深層学習を用いた尿細胞診断の自動化手法を提案した. 具体的には、Grad-CAM とSemantic Segmentationを組み合わせることによって, CNN の分類結果において背景領域に着目している画像に対し領域削減を行うことで,分類精度を向上させる. 48 症例の尿細胞画像に対する実験から, 従来手法と提案手法で比較すると悪性細胞, 異型細胞共に提案手法の方が偽陰性率の低下に繋がった. しかしながら, 本稿の手法では小さな細胞や単体の細胞に対して誤分類を招くケースが多くなってしまうという問題点が存在する.