G-004
深層学習を用いた尿細胞診断の自動化手法

◎鷲田武晃・尾矢剛志・常山幸一・大野将樹・獅々堀正幹（徳島大）

近年DeepLearningを用いた様々な研究が進んでおり、その応用事例は医療分野や産業への応用など多岐に渡っている。本研究では医療分野に焦点を当て、中でも尿細胞診断への応用を目的とした研究を行った。現在の尿細胞診断の課題として、スクリーナーと呼ばれる悪性細胞と疑われる細胞を全て見つけ出す役職の人の負担が大きく、診断結果が出るまでの期間が長くなるという点が存在する。本研究ではCNNによる画像分類の手法をベースにGrad-CAMとSemantic Segmentationの技術を組み合わせて背景領域を削減し、CNNの注目領域を絞り込むことで高速かつ高精度な分類を行う手法を提案した。