ポイント

• 非線形光学顕微鏡を用いた無染色分子イメージングによって乳腺腫瘤の病態の描出に成功
• 深層学習を利用して乳腺線維腺腫と葉状腫瘍の鑑別を可能とする評価指標の構築に成功

研究の概要

足球即时比分_365体育直播￥球探网医学部附属病院 乳腺センター?田口加奈助教、亀井義明講師と同大学大学院医学系研究科?齋藤卓講師らの研究グループは、最先端の非線形光学顕微鏡と人工知能を駆使して、従来の病理組織学的手法では困難であった乳腺線維腺腫と葉状腫瘍の自動診断を可能とする技術の構築に成功しました。田口助教らは、非線形光学顕微鏡である、第2高調波発生顕微鏡と多光子励起顕微鏡を用いて、乳腺腫瘤内のコラーゲンや自家蛍光物質の無染色イメージングから乳腺腫瘤の病態の描出に成功し、さらに深層学習による領域分割法を利用して乳腺腫瘤を判別する評価指標を検証しました。針生検診断で鑑別が困難となる病態の客観的な評価は手術適応や術式などの治療戦略の決定への貢献が期待されます。なお、本成果は、2022年5月23日付 MDPI（Multidisciplinary Digital Publishing Institute）社が発行する学術雑誌『Molecules』誌オンライン版に掲載されました。

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