Detection of Malignant Cells in Cervical Cancer Cytology using Faster R-CNN
Detection of Malignant Cells in Cervical Cancer Cytology using Faster R-CNN
复制标题
使用 Faster R-CNN 检测宫颈癌细胞学中的恶性细胞
DOI：
10.11409/mit.37.155
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
今村 好章
中科院分区：
文献类型：
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作者：
津森 太亮;木戸 尚治;平野 靖;森 正樹;稲井 邦博;今村 好章
子宮頸がん検診には細胞診が用いられるが, 多数の正常細胞から有所見細胞を探すため, 煩雑で時間を要する. そのため, われわれの研究の目的は, 検査士の負担軽減と検査時間短縮のために, 深層学習による有所見細胞の自動検出と判別が可能かどうかを検討することである. われわれは物体検出に使われる Faster R-CNN を用いて, 有所見細胞の検出, および悪性度の分類を行う手法を提案した. 有所見細胞の分類は子宮頸部細胞診で良悪性を分類するためのベセスダ分類に基づき, 臨床的観点から 「正常群」,「内科的経過観察群」,「要外科的処置群」 の 3 群に分類した. われわれは 5 分割交差検証を行うために, 病理データをトレーニングとテストに分けた. Faster R-CNN の結果と検査士による診断結果を F 値により比較すると,「正常群」 は 47.9±9.0% であったが,「内科的経過観察群」,「要外科的処置群」 はそれぞれ 75.0±8.6%, 82.3±2.9% であった. 内科的経過観察群や要外科的処置群からは提案手法の有効性が示されたが,「正常群」 の性能が低いことから, すべての子宮頸部細胞にアノテーションを付けることが困難であると示唆された.