近年、ディープラーニングが顕微鏡画像の組織パターンを分析するにあたって有望な結果を示している。 ただし、これらのアプローチを取るには、アルゴリズムを訓練するためのアノテーション画像が大量に必要となる。アノテーションのプロセスは通常、高解像度のスライド画像上で、病理医が注目する領域の輪郭を描くことで行われるが、この作業には非常に手間とコストがかかる。

この問題に対処すべく、サイード・ハッサンプール博士が率いる米・ダートマス・ヒッチコック医学センター、ノリス・コットンがんセンターの研究グループは、臨床的に重要な領域を自動的に学習する新しいディー...