2021年8月20∼22日にかけてオンライン開催された第19回日本デジタルパソロジー研究会にてMilk.のメンバーが学術発表を行いました。 本研究はハイパースペクトルカメラを用いて乳がんの組織学的グレード分類の核異型スコアの分類と評価になります。 結果として,全体の一致率76%,内,核グレード1においては感度97%、精度93%の識別率を得た。また機械学習の識別によって得られる特徴量重要と各Gradeの平均スペクトルの差分から識別に重要な波長帯は主にHE染色に関連する３領域に分割されている事が示唆されました。 今回の知見をもとに今後データ数を増やす等による識別精度向上を進めます。また本解析結果を病理診断側にフィードバックし、双方向性作用を繰返すことでよりよいモデル構築の完成に近づくことが期待されます。