論文 - 新開　翔太

Prediction of Mismatch Repair Status in Endometrial Cancer from Histological Slide Images Using Various Deep Learning-Based Algorithms.

Mina Umemoto, Tasuku Mariya, Yuta Nambu, Mai Nagata, Toshihiro Horimai, Shintaro Sugita, Takayuki Kanaseki, Yuka Takenaka, Shota Shinkai, Motoki Matsuura, Masahiro Iwasaki, Yoshihiko Hirohashi, Tadashi Hasegawa, Toshihiko Torigoe, Yuichi Fujino, Tsuyoshi Saito

Cancers   16 ( 10 )  2024年05月  [国際誌]

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The application of deep learning algorithms to predict the molecular profiles of various cancers from digital images of hematoxylin and eosin (H&E)-stained slides has been reported in recent years, mainly for gastric and colon cancers. In this study, we investigated the potential use of H&E-stained endometrial cancer slide images to predict the associated mismatch repair (MMR) status. H&E-stained slide images were collected from 127 cases of the primary lesion of endometrial cancer. After digitization using a Nanozoomer virtual slide scanner (Hamamatsu Photonics), we segmented the scanned images into 5397 tiles of 512 × 512 pixels. The MMR proteins (PMS2, MSH6) were immunohistochemically stained, classified into MMR proficient/deficient, and annotated for each case and tile. We trained several neural networks, including convolutional and attention-based networks, using tiles annotated with the MMR status. Among the tested networks, ResNet50 exhibited the highest area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) of 0.91 for predicting the MMR status. The constructed prediction algorithm may be applicable to other molecular profiles and useful for pre-screening before implementing other, more costly genetic profiling tests.

DOI PubMed

当科における最近10年間のCesarean hysterectomy症例の検討

齋藤 晋平, 石岡 伸一, 新開 翔太, 真里谷 奨, 染谷 真行, 小川 万梨絵, 森下 美幸, 馬場 剛, 齋藤 豪

日本産科婦人科学会雑誌 ( (公社)日本産科婦人科学会 )  76 ( 臨増 ) S - 592  2024年02月

経過観察中に自然軽快した広汎性卵巣浮腫の2症例

馬場 剛, 遠藤 俊明, 新開 翔太, 真里谷 奨, 染谷 真行, 森下 美幸, 岩崎 雅宏, 石岡 伸一, 齋藤 豪

日本産科婦人科学会雑誌 ( (公社)日本産科婦人科学会 )  76 ( 臨増 ) S - 383  2024年02月

【AIがもたらす婦人科癌医療の新展開】深層学習を利用したHE染色からの子宮内膜癌MMR status判定の可否に関する検討

梅本 美菜, 真里谷 奨, 永田 舞, 堀米 俊弘, 新開 翔太, 杉田 真太朗, 金関 貴幸, 松浦 基樹, 岩崎 雅宏, 廣橋 良彦, 長谷川 匡, 藤野 雄一, 鳥越 俊彦, 齋藤 豪

日本婦人科腫瘍学会学術講演会プログラム・抄録集 ( (公社)日本婦人科腫瘍学会 )  65回   153 - 153  2023年07月

Aggressive angiomyxoma(AAM)合併妊娠の一例

古来 愛香, 石岡 伸一, 新開 翔太, 常松 梨紗, 真里谷 奨, 染谷 真行, 松浦 基樹, 馬場 剛, 齋藤 剛

日本周産期・新生児医学会雑誌 ( (一社)日本周産期・新生児医学会 )  59 ( Suppl.1 ) P438 - P438  2023年06月

深層学習によるHE染色データを用いた子宮内膜癌プロファイル判定の適否に関する検討

梅本 美菜, 真里谷 奨, 永田 舞, 堀米 俊弘, 新開 翔太, 杉田 真太朗, 金関 貴幸, 松浦 基樹, 岩崎 雅宏, 廣橋 良彦, 長谷川 匡, 鳥越 俊彦, 齋藤 豪, 藤野 雄一

日本医療情報学会春季学術大会プログラム・抄録集 ( (一社)日本医療情報学会 )  27回   122 - 123  2023年06月

巨大腺筋症に対する開腹子宮頸管縫縮術を施行し,救命可能週数まで妊娠継続できた一絨毛膜二羊膜双胎の1例

常松 梨紗, 石岡 伸一, 馬場 剛, 真里谷 奨, 染谷 真行, 新開 翔太, 齋藤 豪

日本周産期・新生児医学会雑誌 ( (一社)日本周産期・新生児医学会 )  59 ( Suppl.1 ) P322 - P322  2023年06月

深層学習によるHE染色データを用いた子宮内膜癌プロファイル判定の適否に関する検討

梅本 美菜, 真里谷 奨, 永田 舞, 堀米 俊弘, 新開 翔太, 杉田 真太朗, 金関 貴幸, 松浦 基樹, 岩崎 雅宏, 廣橋 良彦, 長谷川 匡, 鳥越 俊彦, 齋藤 豪, 藤野 雄一

日本医療情報学会春季学術大会プログラム・抄録集 ( (一社)日本医療情報学会 )  27回   122 - 123  2023年06月

中心核ミオパチーの児出産を契機に発見された1型リアノジン受容体(RYR1)遺伝子のバリアントを有する妊婦の一例

古来 愛香, 石岡 伸一, 新開 翔太, 真里谷 奨, 常松 梨紗, 染谷 真行, 小川 万梨絵, 森下 美幸, 馬場 剛, 齋藤 豪

日本産科婦人科学会雑誌 ( (公社)日本産科婦人科学会 )  75 ( 臨増 ) S - 459  2023年02月

深層学習を用いたHE染色からの子宮内膜癌分子生物学的プロファイル推定の適否に関する検討

梅本 美菜, 真里谷 奨, 新開 翔太, 松浦 基樹, 岩崎 雅宏, 齋藤 豪

日本産科婦人科学会雑誌 ( (公社)日本産科婦人科学会 )  75 ( 臨増 ) S - 260  2023年02月

中心核ミオパチーの児出産を契機に発見された1型リアノジン受容体(RYR1)遺伝子のバリアントを有する妊婦の一例

古来 愛香, 石岡 伸一, 新開 翔太, 真里谷 奨, 常松 梨紗, 染谷 真行, 小川 万梨絵, 森下 美幸, 馬場 剛, 齋藤 豪

日本産科婦人科学会雑誌 ( (公社)日本産科婦人科学会 )  75 ( 臨増 ) S - 459  2023年02月

深層学習を用いたHE染色からの子宮内膜癌分子生物学的プロファイル推定の適否に関する検討

梅本 美菜, 真里谷 奨, 新開 翔太, 松浦 基樹, 岩崎 雅宏, 齋藤 豪

日本産科婦人科学会雑誌 ( (公社)日本産科婦人科学会 )  75 ( 臨増 ) S - 260  2023年02月

細胞診におけるAIの活用 子宮頸部細胞診におけるAIの活用

新開 翔太, 真里谷 奨, 梅本 美菜, 南部 優太, 永田 舞, 淺沼 広子, 上野 太郎, 廣橋 良彦, 鳥越 俊彦, 佐藤 生馬, 藤野 雄一, 齋藤 豪

日本臨床細胞学会雑誌 ( (公社)日本臨床細胞学会 )  61 ( Suppl.2 ) 447 - 447  2022年10月

Label Smoothingを併用した2段階CNNによる子宮頸部細胞診断支援アルゴリズムについて

梅本 美菜, 真里谷 奨, 南部 優太, 新開 翔太, 永田 舞, 淺沼 広子, 廣橋 良彦, 鳥越 俊彦, 佐藤 生真, 藤野 雄一, 齋藤 豪

日本婦人科腫瘍学会学術講演会プログラム・抄録集 ( (公社)日本婦人科腫瘍学会 )  64回   189 - 189  2022年07月

胎児超音波にて屈曲肢骨異形成症を疑い,胎盤絨毛の遺伝子検査で診断確定した一例

小川 万梨絵, 寺本 瑞絵, 染谷 真行, 石堂 茉泉, 新開 翔太, 真里谷 奨, 池田 桂子, 森下 美幸, 久野 芳佳, 馬場 剛, 石岡 伸一, 齋藤 豪

日本産科婦人科学会雑誌 ( (公社)日本産科婦人科学会 )  74 ( 臨増 ) S - 374  2022年02月

A screening assistance system for cervical cytology of squamous cell atypia based on a two-step combined CNN algorithm with label smoothing.

Yuta Nambu, Tasuku Mariya, Shota Shinkai, Mina Umemoto, Hiroko Asanuma, Ikuma Sato, Yoshihiko Hirohashi, Toshihiko Torigoe, Yuichi Fujino, Tsuyoshi Saito

Cancer medicine   11 ( 2 ) 520 - 529  2022年01月  [国際誌]

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BACKGROUND: Although many cervical cytology diagnostic support systems have been developed, it is challenging to classify overlapping cell clusters with a variety of patterns in the same way that humans do. In this study, we developed a fast and accurate system for the detection and classification of atypical cell clusters by using a two-step algorithm based on two different deep learning algorithms. METHODS: We created 919 cell images from liquid-based cervical cytological samples collected at Sapporo Medical University and annotated them based on the Bethesda system as a dataset for machine learning. Most of the images captured overlapping and crowded cells, and images were oversampled by digital processing. The detection system consists of two steps: (1) detection of atypical cells using You Only Look Once v4 (YOLOv4) and (2) classification of the detected cells using ResNeSt. A label smoothing algorithm was used for the dataset in the second classification step. This method annotates multiple correct classes from a single cell image with a smooth probability distribution. RESULTS: The first step, cell detection by YOLOv4, was able to detect all atypical cells above ASC-US without any observed false negatives. The detected cell images were then analyzed in the second step, cell classification by the ResNeSt algorithm, which exhibited average accuracy and F-measure values of 90.5% and 70.5%, respectively. The oversampling of the training image and label smoothing algorithm contributed to the improvement of the system's accuracy. CONCLUSION: This system combines two deep learning algorithms to enable accurate detection and classification of cell clusters based on the Bethesda system, which has been difficult to achieve in the past. We will conduct further research and development of this system as a platform for augmented reality microscopes for cytological diagnosis.

DOI PubMed

妊娠女性の頸部細胞診 妊娠中施行radical trachelectomy症例における妊娠中細胞診の変化

石岡 伸一, 新開 翔太, 真里谷 奨, 玉手 雅人, 幅田 周太朗, 松浦 基樹, 岩崎 雅宏, 齋藤 豪

日本臨床細胞学会雑誌 ( (公社)日本臨床細胞学会 )  60 ( Suppl.2 ) 458 - 458  2021年10月

異常浸潤性胎盤におけるPSGファミリーの新規バイオマーカーとしての可能性

柏木 葉月, 真里谷 奨, 新開 翔太, 染谷 真行, 馬場 剛, 石岡 伸一, 齋藤 豪

日本周産期・新生児医学会雑誌 ( (一社)日本周産期・新生児医学会 )  57 ( Suppl. ) P202 - P202  2021年06月

当科におけるModified B-Lynch縫合施行21症例の検討

安宅 真名美, 石岡 伸一, 新開 翔太, 真里谷 奨, 染谷 真行, 小川 万梨絵, 森下 美幸, 馬場 剛, 齋藤 豪

産婦人科手術 ( (株)メジカルビュー社 )  ( 32 ) 146 - 146  2021年06月

子宮粘膜下に発達した嚢胞性腺筋症に対し腹腔鏡下核出術を施行した1例

小川 栞, 真里谷 奨, 新開 翔太, 久野 芳佳, 森下 美幸, 馬場 剛, 齋藤 豪

産婦人科手術 ( (株)メジカルビュー社 )  ( 32 ) 142 - 142  2021年06月