深層学習を用いた病理組織画像からの乳癌診断

摘要

本研究では，乳癌の病理組織画像から，組織の良性，悪性を自動診断するシステムを目指している．このようなシステムが実現できれば，病理医の負担を減らしつつ診断の精度向上が期待できる．しかし，乳癌の病理組織は組織の炎症等のために複雑なテクスチャ構造を持ち，十分に精度の高い診断を自動で行うことはこれまでできなかった．Spanholら［1］は近年発達が著しい畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の一つAlexNet［8］を用いて乳癌が疑われる病理組織画像の識別を行い，腫瘍の識別について従来法より高い精度を得た．本論文では，本研究の目標に向けた第1歩として，Spanholらの手法をもとに改良を加え，識別精度の改善を試みた．実験の結果，自然画像の識別で高い精度を示す後発のDCNNの利用，および，高解像度の入力画像から切り出した部分画像を識別に用いることが精度向上につながることが分かった．