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디지털 병리학 기술현황과 발전방향 원문보기

電子工學會誌 = The journal of Korea Institute of Electronics Engineers, v.44 no.2 = no.393, 2017년, pp.36 - 41  

곽진태 (세종대학교 컴퓨터공학)

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문제 정의

  • 본고에서는 디지털 병리학의 여러 요소들 중에서 영상처리와 기계 학습 기술의 동향 및 현안을 알아보고 미래 발전방향에 대해 서술하고자 한다.
  • 즉, 설정된 해상도에 따라 영상 처리, 분석, 학습이 이루어진다. 하지만, 병리학자는 현미경으로 조직표본 샘플을 관찰할 때에 여러 배율에서 샘플을 관찰하고 그 성질을 파악하고자 한다. 이를 테면, 비교적 낮은 배율에서 세포 조직의 구조적인 특성을 파악하고, 높은 배율에서는 각 개체의 세밀한 변화를 파악한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
디지털 병리학은 무엇인가? 이러한 가운데 디지털 병리학은 기존 병리학을 개선하고 발전시킬 대안으로 각광받고 있다. 디지털 병리학은 세포 조직 표본샘플 영상의 디지털화, 디지털화된 영상의 관찰 및 주석, 관리, 처리, 분석 및 해석 그리고 분석된 결과와 정보의 통합과 공유에 이르게 까지 병리학의 전 범위에 걸친 변화와 변혁을 의미한다. 이는 기존 병리학의 근본적이고 혁명적 변화를 가져올 뿐만 아니라, 관련 의료 서비스의 질 향상에도 크게 기여할 것으로 기대된다.
현재 디지털 병리학은 어떤 영상을 이용하는가? 지금까지의 디지털 병리학은 주로 염색된 조직표본 샘플의 현미경 영상을 기반으로 발전되어 왔지만, 앞으로는 새로운 영상 획득 기술의 발전을 통해 더 많은 변화와 발전이 있을 것으로 기대된다. 한 가지 예로, 적외선 분광 영상을 이용하여 세포 조직의 화학적 성질을 분석하고 이를 이용해 염색된 세포 조직 영상을 재현해 낼 수 있다[17].
디지털 영상 데이터의 처리 및 분석 과정의 3단계는 무엇인가? 1) 유용한 세포나 조직 개체를 검출하기 위한 영상 분할 (Segmentation) 단계 2) 검출된 세포나 개체를 이용한 영상 특징 검출(Feature Extraction) 단계 3) 검출된 영상 특징을 이용한 의사 결정 (Decision Making) 단계
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참고문헌 (18)

  1. Rebecca L. Siegel, Kimberly D. Miller, and Jemal Ahmedin, "Cancer statistics, 2016", CA: a cancer journal for clinicians, 2016. 

  2. 국가 암 정보 센터, 2013년도 통계로 본 암현황, 2013.04. 

  3. http://www.canhealth.com/ 

  4. Yahui Peng, Yulei Jiang, Laurie Eisengart, Mark A. Healy, Francis H. Straus, and Ximing J. Yang, "Computer-aided identification of prostatic adenocarcinoma: Segmentation of glandular structures", Journal of Pathology Informatics, 2011. 

  5. Scott Doyle, Michael Feldman, Natalie Shih, John Tomaszewski, and Anant Madabhushi, "Cascaded discrimination of normal, abnormal, and confounder classes in histopathology: Gleason grading of prostate cancer", BMC Bioinformatics, 2012. 

  6. Pingkun Yan, Xiaobo Zhou, and Mubarak Shah, "Automatic sementation of high-throughput RNAi fluorescent cellular images", IEEE Transaction on Information Technology in Biomedicine, 2008. 

  7. Bahram Parvin, Qing Yang, Ju Han, Hang Chang, Bjorn Rydberg, and Mary Helen Barcellos-Hoff, "Iterative voting for inference of structural saliency and characterization of subcellular events", IEEE Transaction on Image Processing, 2007. 

  8. Pedro Quelhas, Monica Marcuzzo, Ana Maria Mendonca, and Aurelio Campilho, "Cell nuclei and cytoplasm joint segmentation using the sliding band filter", IEEE Transaction on Medical Imaging, 2010. 

  9. Jin Tae Kwak, Stephen M. Hewitt, Sheng Xu, Peter A. Pinto, and Bradford J. Wood, "Nucleus detection using gradient orientation information and linear least squares regression", SPIE Medical Imaging, 2015, Orlando. FL. USA. 

  10. Jin Tae Kwak, Stephen M. Hewitt, Saurabh Sinha, and Rohit Bhargava, "Multimodal microscopy for automated histologic analysis of prostate cancer", BMC Cancer, 2011. 

  11. Scott Doyle, Michael Feldman, John Tomaszewski, and Anat Madabhushi, "A boosted bayesian multiresolution classifier for prostate cancer detection from digitized needle biopsies", IEEE Transaction on Biomedical Engineering, 2012. 

  12. Andrew H. Beck, Ankur R. Sangoi, Samuel Leung, Robert J. Marinelli, Torsten O. Nielsen, Marc J. van de Vijver, Robert B. West, Matt van de Rijn, and Daphne Koller, "Systematic analysis of breast cancer morphology uncovers stromal features associated with survival", Science Translational Medicine, 2011. 

  13. Jin Tae Kwak, Stephen M. Hewitt, Andre Balla, Saurabh Sinha, and Rohit Bhargava, "Automated prostate tissue referencing for cancer detection and diagnosis", BMC Bioinformatics, 2016. 

  14. Geert Litjens, Clara I. Sanchez, Nadya Timofeeva, Meyke Hermsen, Iris Nagtegaal, Irngo Kovacs, Christina Hulsbergen-van de Kaa, Peter Bult, Bram van Ginneken, and Jeroen van der Laak, "Deep learning as a tool for increased accuracy and efficiency of histopathological diagnosis", Scientific Reports, 2016. 

  15. Korsuk Sirinukunwattana, Shan E. Ahmed Raza, Yee- Wah Tsang, David R. J. Snead, Ian A. Cree, and Nasir M. Rajpoot, "Locality sensitive deep learning for detection and classification of nuclei in routine colon cancer histology", IEEE Transaction on Medical Imaging, 2016. 

  16. Jun Xu, Xiaofei Luo, Guanhao Wang, Hannah Gilmore, and Anant Madabhushi, "A deep convolutional neural network for segmenting and classifying epithelial and stromal regions in histopathological images", Neurocomputing, 2016. 

  17. David Mayerich, Michael J. Walsh, Andre Balla, Partha S. Ray, Stephen M. Hewitt, and Rohit Bhargava, "Stained-less staining for computed histopathology", Technology, 2015. 

  18. Jin Tae Kwak, Sandeep Sankineni, Sheng Xu, Baris Turkbey, Peter Choyke, Peter Pinto, Maria Merino, and Bradford J. Wood, "Correlation of magnetic resonance imaging with digital histopathology in prostate", International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, 2015. 

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