| 出願番号 |
特願2020-035927 |
| 出願日 |
2020/3/3 |
| 出願人 |
国立大学法人浜松医科大学 |
| 公開番号 |
特開2021-136892 |
| 公開日 |
2021/9/16 |
| 発明の名称 |
システム、検査結果推定方法、学習モデル、及び学習モデル生成方法 |
| 技術分野 |
食品・バイオ、情報・通信 |
| 機能 |
検査・検出 |
| 適用製品 |
システム、検査結果推定方法、学習モデル、及び学習モデル生成方法 |
| 目的 |
浸潤性乳癌のハーセプチンによる治療に先立って、短期間かつ高精度にＨＥＲ２遺伝子の増幅及びＨＥＲ２タンパクの過剰発現の状況を推定できるシステム、検査結果推定方法、学習モデル、及び学習モデル生成方法を提供する。 |
| 効果 |
浸潤性乳癌のハーセプチンによる治療に先立って、短期間かつ高精度にＨＥＲ２遺伝子の増幅及びＨＥＲ２タンパクの過剰発現の状況を確認できるシステム、検査結果推定方法、学習モデル、及び学習モデル生成方法を提供する。 |
技術概要
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乳腺組織検体のＨＥ染色標本の画像からなる対象画像データを取得する対象画像取得部と、
浸潤性乳癌に関して既に病理診断された乳腺組織検体のＨＥ染色標本の画像からなる検査済み画像データと、前記検査済み画像データに対応する乳腺組織検体のＩＨＣ法に基づくＨＥＲ２検査の検査結果データとを含む学習データを用いて学習した推定モデルに、取得された前記対象画像データを入力し、前記取得された対象画像データに対応する乳腺組織検体のＨＥＲ２検査の検査結果を推定する推定部と、を備えたシステム。 |
| 実施実績 |
【無】 |
| 許諾実績 |
【無】 |
| 特許権譲渡 |
【否】
|
| 特許権実施許諾 |
【可】
|
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