Development of lung cytodiagnosis support system using homology profile method

点击翻译按钮获取中文摘要

肺癌の治療方針などを定める際には、細胞診断は必須の検査である。細胞診断は、細胞検査士などの専門家による主観的な判断による部分が大きく、客観的な指標による均てん化は喫緊の課題である。診断の主な基準となる「クロマチンパターン」は非常に複雑であるため、診断を行う細胞検査士には長期間の訓練が必要である。これに対して、自動診断支援技術の開発も進められているが、クロマチンは細胞核内に3次元的にランダムに分布しているため、深度情報も解析には必須であり、AI的なアルゴリズムを用いた画像処理法では実用化は非常に難しい。ホモロジーとは図形の接触の程度を定量化する数学的概念である。画像は「白と黒の二値化」することで「図形」に変換できるが、本手法は【二値化するパラメータを連続的に変化させて「図形」のホモロジー量の変化（プロファイル）から画像の特徴量を得る】というものである。ここでは輝度により二値化が行われるが、光学的に考えると、現れた二値化画像は焦点面から上下にずれた対象物の射影像の重ね合わせとみなすことができる。このため、プロファイルは3次元情報を含んでいる。また、ホモロジーの位相不変性から、微分幾何学的な情報を失った焦点面からずれた対象物に対しても位相情報はロバストである。しかも、この手法は一旦二値化するため、医療施設間の染色の異なりに対して、簡単に調整ができるうえ、計算負荷が非常に低い。このため、通常のパソコンでも機能する。このことは画像そのものを外部に送信する事は必須でないため、個人情報の保護した上でのネットを通じた遠隔診断にも応用可能である。本手法の研究をさらに進めることで、日本のみならず、病理医の少ない地域に対しても、医療サービスを展開することが可能となる。