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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 

畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた末梢血白血球分類スクリーニング技術の検討

佐々木亜実 小田未来 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 pp25-33
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,畳み込みニューラルネットワーク,血液形態検査,白血球分類
本文:PDF(1.5MB) FREE

要旨
医療用AIは, 熟練者の経験に基づいて診断された患者症例を教師データとして大量に学習することで,ユーザーの経験値に左右されず,かつEBMに即した診断を実現する次世代の医療技術である。本研究ではAIによる末梢血白血球分類スクリーニング技術の有用性を検討した。対象はMG染色を行った健常人末梢血塗抹標本57例とし, 典型的白血球形態画像を用いた転移学習とFine-tuningによって得たCNNモデルを用いて白血球画像分類精度を比較評価した。その結果,背景なし教師画像による教師学習では5分類で0.990,6分類において0.822のAccuracyを示した。一方,背景あり教師画像による学習では5分類で0.992,6分類において0.879のAccuracyを示した。CNNによる末梢血白血球分類スクリーニング技術はAccuracyが高く有用であると考えられるものの,その臨床応用化においてはカットオフ値など境界領域細胞の判定保留条件などを検討する必要がある。

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