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増大特集 学術研究支援の最先端
Ⅱ.先端モデル動物支援プラットフォーム(AdAMS)
ⅱ.病理形態解析支援
組織画像クラスタリングと病理形態解析
高松 学
1
Takamatsu Manabu
1
1がん研究会がん研究所病理部
キーワード:
病理組織
,
人工知能
,
ニューラルネットワーク
,
クラスタリング
,
UMAP
Keyword:
病理組織
,
人工知能
,
ニューラルネットワーク
,
クラスタリング
,
UMAP
pp.448-449
発行日 2024年10月15日
Published Date 2024/10/15
DOI https://doi.org/10.11477/mf.2425201922
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- Abstract 文献概要
現代の画像解析に人工知能(AI)は必要不可欠である。病理組織画像は,仮に一部を切り抜いたとしても2つとして同じ画が存在しない,非常に複雑な対象物(オブジェクト)であるが,うまく特徴を捉えることができれば,的確な病理診断の補助に加え,研究分野においても,被験物質の組織への影響や,樹立したモデル動物の臓器における微細な変化などを定量的に把握することが可能となる。本稿では,近い将来病理診断補助にも活躍することが期待される,AIによる画像解析技術を活用した病理形態解析の最先端を紹介する。
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