肝胆膵第84巻第6号
膵神経内分泌腫瘍の病理解析と機械学習
電子書籍のみ
- 大池 信之，他（聖マリアンナ医科大学）
- 発行日：2022年06月28日
- 〈要旨〉
組織診や細胞診において，デジタル化や機械学習手法による自動診断システムの開発が進んでいる．本稿では膵神経内分泌腫瘍に対して，細胞核のハイパースペクトルイメージと機械学習による解析研究結果を紹介する．NET G1～ 2，NET G3およびNECの識別の精度は80％で，感度はNET G1～ 2 は81％，NECは92％と高値であった．一方，NET G3の感度は47％と低かったが，NET G1～ 2 と分類される傾向がみられ，NET G3は細胞核においてNECよりNET G1～ 2に近いスペクトルではないかと考察された．NET G1～ 2 とsolid-pseudopapillary neoplasm の識別においては，精度は100％で，両者は明確に区別されることが示された．
詳細
Pathological analysis and machine learning of pancreatic neuroendocrine tumor
大池 信之＊1 神谷 健太郎＊2 野呂瀬 朋子＊1 栁澤 信之＊1 中矢 大輝＊3 小池 淳樹＊4
＊1聖マリアンナ医科大学病理学講座分子病理分野
＊2一般財団法人未来科学研究所
＊3 Milk. 株式会社
＊4聖マリアンナ医科大学病理学講座診断病理分野