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保健科学研究第10巻2号Health science research vol:10 No2

原著論文 Original article

深層学習法(Deep learning)による末梢血白血球分類AIモデルの検討

小田未来 佐々木亜実 野坂大喜 中野学 藤岡美幸 高見秀樹

誌名:保健科学研究 第10巻2号 pp17-24
公開日:2020/03/31
Online ISSN:1884 6165
論文種別:原著
キーワード:人工知能,深層学習法,血液形態検査
本文:PDF(1.3MB) FREE

要旨
深層学習法はニューラルネットワークを用いて多層的に解析することで,コンピューター自らがデータに含まれる潜在的な特徴をとらえ,正確で効率的な判断を実現する技術である。本研究では深層学習法を利用した血液形態解析用AIモデルについて検討した。典型的形態を示す成熟白血球細胞を対象として教師画像による転移学習とパラメータ設定を行い,得られたAIモデルについて評価画像による分類予測値計算と目視分類との比較を行った。その結果,1細胞群間での2分類は99.0%以上の精度を示した。1細胞群−複数細胞混合群間での2分類では82.6-100%の精度を示した。背景処理済み画像によるPre-training後,非背景処理教師画像での追加転移学習とFine-tuningを行い6分類した結果, 99%の精度を示し高精度な白血球分類モデルが得られた。本モデルは白血球分類スクリーニング技術として有用性が高く,幼弱細胞や異常細胞画像の追加学習によって病態の正確な検出に貢献すると示唆される。


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