前立腺がんのグリーソン分類

本研究では、低解像度の病理全スライド画像（WSI）を用いた、前立腺がんのグリーソン分類を自動化するディープラーニング手法の開発に取り組んでいます。グリーソン分類は、腫瘍の悪性度を評価し、治療方針を決定する上で重要な指標ですが、従来の手動による分類は時間がかかり、観察者間のばらつきも課題となっています。本プロジェクトでは、高度なディープラーニング技術を活用することで、低解像度画像でも対応可能な、迅速かつ一貫性のあるスケーラブルな分類システムの実現を目指し、病理医の診断支援と臨床意思決定の精度向上に貢献します。