病理組織画像の色調・テクスチャの多様性を再現したデータセットに関する論文が掲載されました

デジタル病理画像の色調とテクスチャは、染色条件やスライドスキャナー・スマートフォンなどの撮像機器によって変化します。この変化が、あるAIモデルが特定の施設で学習したデータに対して高い精度を示しても、他の施設のデータに対しては精度が低下するドメインシフトの要因の一つとなっていました。
この課題に対応するため、本研究では様々な組織を13種類のH&E染色条件で染色し、それぞれを13種類の撮像機器でデジタル化した組織画像データセット「PLISM」を作成し、公開しました。この論文は4月3日付のScientific Data誌に掲載されました。

PLISMを利用することで、色調やテクスチャの変化に影響されにくい、頑健な病理画像AIモデルの開発が期待されます。