病理組織画像における細胞核セグメンテーション

本研究プロジェクトは、病理組織画像における正確な細胞核セグメンテーションのための高度なAIアルゴリズムの開発に取り組んでいます。細胞核の精密なセグメンテーションは、腫瘍グレーディング、バイオマーカーの定量、患者の予後予測などの後続タスクにおいて重要なステップです。

本プロジェクトでは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やトランスフォーマーベースのアーキテクチャなどの深層学習モデルを活用し、さまざまな染色条件や組織タイプにおける細胞核の検出と輪郭抽出を行っています。重なり合う細胞核、染色のばらつき、複雑な組織形態といった課題に取り組みながら、本研究はデジタル病理ワークフローの信頼性とスケーラビリティを向上させ、より正確かつ自動化されたがん診断の実現を目指しています。