概要#
本研究会の山田篤司が、第115回日本病理学会総会で「AIを用いた髄膜腫と孤立性線維性腫瘍の形態学的特徴の探索」について研究発表し、ポスター優秀賞を受賞しました。本研究では、病理診断において鑑別が難しい髄膜腫と孤立性線維性腫瘍を対象に、病理基盤モデルを用いて両者を分類し、形態学的な違いを明らかにすることを目的としました。CONCH v1.5による特徴抽出後の集約手法としてMean Pooling、ABMIL、TITANを比較した結果、ABMILとTITANはいずれも高い分類性能を示しました。特にTITANはクラス間の分離だけでなく孤立性線維性腫瘍のサブタイプ構造も捉え、病理学的特徴と対応した解釈可能な表現を獲得しました。これにより、TITANは診断支援に有望な手法であることが示唆されました。
参加者のコメント#
優秀賞の受賞おめでとうございます！5分という短い発表時間にもかかわらず、分かりやすく研究内容がまとめられており、非常に素晴らしい発表でした。特に、研究手法についての説明では初めて内容を聞いた人でも理解できるように丁寧に解説されていました。専門的な指摘に対しても冷静に回答しており、研究及び手法に対する理解の深さが伝わりました。今後もさらなる活躍に期待しております。