Development of methods to overcome domain shift in pathological image analysis
Author：Isao Matsui
Affiliation：Department of Nephrology, The University of Osaka Graduate School of Medicine
Abstract：病理画像は、各施設においてサンプル採取後、固定・パラフィン包埋・薄切・染色という一連の人手を介した工程を経て作製される。このため、同一の染色プロトコルを用いた場合であっても、施設間で色調に差異が生じることが知られている。病理医による目視での診断においてはこの差異が臨床上の大きな障害となることは少ないが、計算機による画像解析においては深刻な問題となる。実際に、ImageNet事前学習済みモデルを用いて病理画像の特徴量を抽出し、UMAPによる次元削減で可視化を行うと、病理学的所見の差異よりも、施設間の染色条件やスキャナー機種の違いに起因するドメインシフトが支配的な変動として検出される。本研究では、CycleGANを基盤とした画像変換手法を適用することにより、このようなドメインシフトを効果的に克服できることを示した。
Affiliation：Department of Nephrology, The University of Osaka Graduate School of Medicine
Abstract：病理画像は、各施設においてサンプル採取後、固定・パラフィン包埋・薄切・染色という一連の人手を介した工程を経て作製される。このため、同一の染色プロトコルを用いた場合であっても、施設間で色調に差異が生じることが知られている。病理医による目視での診断においてはこの差異が臨床上の大きな障害となることは少ないが、計算機による画像解析においては深刻な問題となる。実際に、ImageNet事前学習済みモデルを用いて病理画像の特徴量を抽出し、UMAPによる次元削減で可視化を行うと、病理学的所見の差異よりも、施設間の染色条件やスキャナー機種の違いに起因するドメインシフトが支配的な変動として検出される。本研究では、CycleGANを基盤とした画像変換手法を適用することにより、このようなドメインシフトを効果的に克服できることを示した。
Publication related to this research
（Domestic conference/workshop）
- 松井 功, 松本 あゆみ, 奥嶋 拓樹, 玉井 那実, 井上 和則, 猪阪 善隆, "腎生検画像における稀少糸球体病変検出のための半教師あり深層学習モデルの開発", 第68回日本腎臓学会学術総会, June. 2025.
- 松井 功, 松本 あゆみ, 安部 政俊, "腎生検画像における稀少糸球体病変検出のための半教師あり学習とResidual GANを用いたデータ拡張の統合的アプローチ", 第7回 日本メディカルAI学会学術集会, June. 2025.
- 松井 功, "医療従事者のためのAI基礎知識 ～ 人工知能の仕組みから医療応用まで ～", 第70回 日本透析医学会学術集会・総会, June. 2025.
- 松井 功, 松本 あゆみ, 猪阪 善隆, "腎病理画像解析におけるAIの応用 - 客観的評価から個別化医療への展望 - ", 第45回医療情報学連合大会, Nov. 2025.
Posted : March 31,2026
