臨床検査68巻12号

2024年12月発行

今月の特集1 感染症とArtificial Intelligenceの可能性

微生物検査領域におけるArtificial Intelligence

著者： 平田耕一¹

所属機関： ¹九州工業大学大学院情報工学研究院

ページ範囲：P.1460 - P.1464

文献概要

Point

●画像認識における画像分類と物体検出について説明し，Gram染色画像に関連する適用事例として，菌の分類と検出，白血球貪食の分類と検出，Geckler分類の推定について紹介する．

●画像分類器DenseNetとMbileNetはかなり高い評価値で菌を分類できるが，菌の検出に適した物体検出器YOLOv8lやYOLOv8xでも菌によっては検出に失敗する場合もある．

●画像分類器VGG16とVGG19はある程度高い評価値で貪食像，擬貪食像，非貪食像を分類できるが，検出に適した物体検出器YOLOv5sでも貪食像と擬貪食像を区別した検出はあまりうまくいかない．

●画像分類器ConvNeXtはアノテーション不要でGecklerクラスを最も高い評価値で推定でき，白血球と扁平上皮細胞のアノテーションにより物体検出器YOLOv5mは品質クラスを最も高い評価値で推定できる．

参考文献

1）田村雅人，中村克行：Pythonで学ぶ画像認識　機械学習実践シリーズ，インプレス，2023

2）平田耕一：微生物検査領域における人工知能導入の可能性．検と技　51：48-50，2023

3）Terven J, Córdova-Esparza DM, Romero-González JA：A Comprehensive Review of YOLO Architectures in Computer Vision: From YOLOv1 to YOLOv8 and YOLO-NAS. Mach Learn Knowl Extr　5：1680-1716，2023

4）Kawano I, Kurumida E, Terada S, et al：Classifying Gram Positive Cocci and Gram Negative Bacilli in Gram Stained Smear Images. 2022 12th International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI-AAI), pp55-60, 2022

5）吉原教平：グラム染色画像からのキャンピロバクターと白血球貪食の分類と検出．九州工業大学情報工学府先端情報工学専攻修士論文，2022

6）Tanaka T, Hirata K：Comparison with Detection of Bacteria from Gram Stained Smears Images by Various Object Detectors. 16th International Conference on E-Service and Knowledge Management, pp58-61, 2024

7）Kashino U, Taira K, Hirata K：Detecting Bacteria from Gram Stained Smears Images by the Family of YOLOs. 2024 7th International Conference on Digital Medicine and Image Processing (DMIP 2024), 2024, in press

8）Nakajo R, Hirata K：Detecting Phagocytotic Activity of Leukocytes in Gram Stained Smears Images. 2024 7th International Conference on Digital Medicine and Image Processing (DMIP 2024), 2024, in press

9）Geckler RW, Gremillion DH, McAllister CK, et al：Microscopic and bacteriological comparison of paired sputa and transtracheal aspirates. J Clin Microbiol　6：396-399，1977

10）杉本脩：画像分類と物体検出によるグラム染色画像からのゲックラー分類推定．九州工業大学大学院情報工学府情報創成工学専攻修士論文，2024

11）Nakajo R, Tsutsui M, Hirata K：Data Augmentation for Detection of Bacteria from Gram Stained Smears Images by YOLOv8. 16th International Conference on E-Service and Knowledge Management, pp105-108, 2024