転移性乳がんを識別するための深層学習

Wang, Dayong, et al. “Deep Learning for Identifying Metastatic Breast Cancer.” arXiv preprint arXiv:1606.05718 (2016).
20160627_rtamura

ISBI はセンチネルリンパ節生検の全試料画像で転移性乳がんの自動検出する計算システムを評価するためのグ ランドチャレンジを開催した.我々のチームはそのグランドチャレンジで全試料画像の識別タスクで 0.925 の手 術を受けた濃度曲線下面積スコアと腫瘍局在診断タスクで 0.7051 点を得て,識別タスクと腫瘍局在診断タスクの 両方の競争に勝利した.病理学者が一人で同じ画像を評価した結果,全試料画像の識別濃度曲線下面積スコアは 0.966 で,腫瘍局在診断スコアは 0.733 であった.我々の深層学習システムの予測を病理学者の診断と合わせると, 病理学者の濃度曲線下面積スコアは 0.995 に増加し,ヒューマンエラーの割合は 85%縮小した.これらの結果は, 病理診断の精度の重要な改善をもたらす深層学習の検出力を示す.