深層学習による末梢血病的リンパ球の判別—予備的検討

Discrimination of pathological lymphocytes in peripheral blood by deep learning: A preliminary study

Abstract

　深層学習に基づく物体検出手法により，リンパ球画像の核の部分を関心領域として“正常”，“異型”，“異常”の3クラスの判別を試みた．すなわち，健常者，異型リンパ球症例，慢性リンパ性白血病症例からなるデータセットを用いてモデルの学習とテストを行った．その結果，“正常”，“異型”，“異常”の各クラスの判定率は，それぞれ100％，100％，75％であった．以上の結果は，深層学習モデルが核クロマチン構造の複雑性の度合いを捉えている可能性を示唆しており，本法がリンパ球の細胞学的鑑別に有用であると考えられた．