保健科学研究10(2)： 25―33，2019【原著】
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた
末梢血白血球分類スクリーニング技術の検討
佐々木亜実*1

小田未来*1

野坂大喜*2

中野学*2

藤岡美幸*2 高見秀樹*2(2020 年 1 月 15 日受付，2020 年 2 月 27 日受理)
要旨：医療用 AI は, 熟練者の経験に基づいて診断された患者症例を教師データとして大量に学習することで，ユーザ
ーの経験値に左右されず，かつ EBM に即した診断を実現する次世代の医療技術である。本研究では AI による末梢血
白血球分類スクリーニング技術の有用性を検討した。対象は MG 染色を行った健常人末梢血塗抹標本 57 例とし, 典型
的白血球形態画像を用いた転移学習と Fine-tuning によって得た CNN モデルを用いて白血球画像分類精度を比較評価した。その結果，背景なし教師画像による教師学習では 5 分類で 0.990，6 分類において 0.822 の Accuracy を示した。
一方，背景あり教師画像による学習では 5 分類で 0.992，6 分類において 0.879 の Accuracy を示した。CNN による末
梢血白血球分類スクリーニング技術は Accuracy が高く有用であると考えられるものの，その臨床応用化においてはカ
ットオフ値など境界領域細胞の判定保留条件などを検討する必要がある。
キーワード：人工知能，畳み込みニューラルネットワーク，血液形態検査，白血球分類

Ⅰ．はじめに

影時間を必要とせずに，マンモグラフィでの乳がんの検出における診断性能を改善したとの結果が示されている 4)。

近年，人間の思考回路を反映させた判断を可能とする自また病理診断分野においては，Andrew A. Borkowski らは，動化技術として人工知能(Artificial Intelligence, AI)が急速に

Google と Apple が提供する AI の機械学習を用いて，肺扁

発展している。AI は言語の理解や推論，問題解決などの知平上皮癌，肺腺癌，結腸腺癌の区別能力の比較を行ったと的行動を人間に代わってコンピュータに行わせる技術であころ，どちらも非常に良好に機能し，組織病理学的画像をる。AI は既に様々な商品･サービスに組み込まれ利活用が高精度で識別および分類可能であったと報告している 5)。

始まっている。社会実装の成功例としては，画像認識と音以上のことから AI 技術は医療分野においても画像診断を声認識から得られた情報を基に，車両の運行情報･地図情中心としてその臨床応用化の取り組みが開始されている。

報･位置情報などの他の情報を加えて，車両がおかれた状況

医療用画像診断において多くの取り組みが開始されているを識別する自動運転技術がある。本技術により衝突の可能

一方，同様に形態学的解析を必要とする血液形態学診断に性の予測，安全を保つために最適な運転，目的地に到達す

おいては AI 技術を用いた研究報告は少ない。従来，血液るための最適経路の検索が可能となっている 1)。農業分野

形態学検査においては末梢血液標本や骨髄塗抹標本についにおいては，画像からウメの果実の熟期を判断する技術がて顕微鏡下での白血球分類を行うことで，異常白血球や幼研究されている。AI が果実の最適収穫期を判定することで，若細胞を検出し，白血病やリンパ腫，骨髄異形成症候群な

品質の向上とバラツキの低減が期待されている 2)。同様にどの診断を行ってきた。しかし骨髄塗抹標本での白血球細医療分野においても，CT や MRI などの放射線画像診断，

胞分類については技術の修得において熟練までに長いトレ

病理画像診断，内視鏡画像診断等において診断専門医支援

ーニング期間が必要とされ，血液検査専門技師や血液専門のための AI 開発が進められている 3)。放射線画像診断では，内科医の不足とも重なって自動診断技術の実用化が強く望マンモグラフィ画像検査において深層学習技術によるコン

まれている。加えて，千葉らはフローサイトメトリー法にピュータ支援型検出システムの有用性が検討されているほよる血球分類技術の評価検討を行い，フローサイトメトリ

か，軟部組織と石灰化の所見を組み合わせて，疑わしい領ー方式では正常血液細胞の場合には分析精密度は高いもの

域の所見を判断し，癌が存在する疑いのレベルを表す AIの，化学療法による血球形態の変化や血液疾患患者検体の診 断 補 助 シ ス テ ム が 検 討 さ れ て い る 。 Alejandro

分析では異常なスキャッタグラムパターンを示し正確性がRodríguez-Ruiz らの研究報告では，放射線科医は追加の読劣ることを報告している 6)。そのためこれらの課題に対応*1 弘前大学医学部保健学科
Hirosaki University Graduate School of Health sciences〒036-8564 青森県弘前市本町 66-1 TEL:0172-39-5918
66-1, Honcho, Hirosaki-shi, Aomori, 036-8564, Japan*2 弘前大学大学院保健学研究科
Hirosaki University Graduate School of Health sciences〒036-8564 青森県弘前市本町 66-1 TEL:0172-39-5918
66-1, Honcho, Hirosaki-shi, Aomori, 036-8564, Japan
Correspondence Author h16m2317@hirosaki-u.ac.jpⓒ2019 Health sciences Research.

し，EBM に即した分析技術開発が必要とされており，AIを用いた新たな形態解析技術が期待されている。そこで本
研究では，新たな形態解析技術として畳み込みニューラル
ネットワーク(CNN)による末梢血白血球分類スクリーニン
グ技術の検討を行った。

25

畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた末梢血白血球分類スクリーニング技術の検討

×
×
×
×

○
×

標本作製
染色

画像撮影

CNNモデル
解析

塗抹標本作製
MG染色

顕微鏡カメラで白血球を撮影150～200個/標本

教師用画像での各標本画像について
転移学習/Fine tuning
モデルA/モデルBによる(モデルA/モデルBの解析)
AI解析

図1

評価

AI解析

各標本画像について
ヒト目視分類とAI分類結果の一致率を算出末梢血白血球分類のための CNN モデル作成から標本解析までのフローチャート

切り出し

原画像

原画像

切り出し
750

750

750
750

Augmentation処理
90°

背景処理

180°

Augmentation処理

図3

270°

反転

180°

90°

270°

反転

背景あり教師用画像セット(Axiocam ERc5s, Carl Zeiss 社)を用いて 2560×1920 pixel の解像度にて撮影した。

図2

背景なし教師用画像セット

Ⅱ．研究対象と方法
図 1 に末梢血白血球分類のための CNN モデル作成から
AI による標本解析までのフローチャートを示す。
1. 対象(1) 教師学習用画像

教師学習および推論評価に供した薄層血液塗抹標本はともに教育用標本であり，その利用においては承諾を得るとともに，匿名化を行った。
2. 深層学習システムの構成
深層学習ライブラリには Nnabla (SONY 社)を，開発環境には Anaconda3.0，Python3.5 を使用した。また解析用ハーMay-Grünwald･Giemsa (MG)染色を行った健常人薄層血ドウェアには CPU に Intel(R) Core(TM) i7-8700 3.2GHz，

液塗抹標本 40 例とした。MG 染色標本は対物 100 倍油浸レ

GPU に NVIDIA GeForce GTX 1070 8GB，OS に Microsoft

ンズを用いて顕微鏡観察し, 顕微鏡カメラ(Axiocam ERc5s,

Windows 10 professional を使用した。

Carl Zeiss 社)を用いて典型的細胞像を示す正常白血球細胞

3. 画像データセットの作成

を 2560×1920 pixel の解像度にて撮影，合計 1335 枚の正常

(1) 教師用画像データセットの作成

白血球画像を得た。

撮影した教師学習用白血球画像は目視により桿状核好(2) 推論評価用画像

中球(Band)，分節核好中球(Segment)，好酸球(Eosinophil)，MG 染色を行った健常人薄層血液塗抹標本 57 例とした。

好塩基球(Basophil)，単球(Mono)，リンパ球(Lymph)に 6 分

MG 染色標本は対物 100 倍油浸レンズを用いて顕微鏡観察類した。判定基準は日本検査血液学会が示す方法に従い 7,8)，

し， 1 標本につき 150~200 個の白血球細胞を顕微鏡カメラ

好中球は Band と Segment との鑑別基準として，Band は直ⓒ2019 Health sciences Research.

26

佐々木，小

田，野

坂，中

野，藤

岡，高

見

径 12～15μm，核の長径と短径の比率が 3:1 以上，かつ核の最小幅部分が最大幅部分の 1/3 以上で長い曲がった核を持Layer Name

Output Size

ResNet-18

つこととした。一方，Segment は分葉した核の間は核糸でconv1

112×112×64

7×7, 64, stride2

conv2_x56×56×64

conv3_x28×28×128

conv4_x

14×14×256

conv5_x

7×7×512average poolfully connected
softmax

1×1×5126
6

つながるが，核の最小幅部分が十分に狭小化した場合は核糸形成が進行したとみて Segment と判定した。6 細胞群に分類した画像データを対象として①背景なし白血球画像データセットと②背景あり白血球画像データセットの 2 つを
教師用画像学習データとして作成した。図 2，3 に各教師用
画像データセット作成手順を示す。
① 背景なし白血球画像データセット
白血球細胞を中心として周辺部を 750×750 pixel でトリ
ミング後，赤血球や血小板など背景情報を消去し，白血球細胞のみの情報を抽出した。得られた画像はさらに学習データに対して変形やノイズを加えることで学習データ数を増加させる画像処理(Augmentation 処理)を施した。各画像
に対し Augmentation 処理として 90 度，
180 度，
270 度回転，反転処理等を加えることで画像枚数を水増しさせ，Band，Segment，Eosinophil，Basophil，Mono，Lymph を同等の割

図43×3 max pool, stride2
3×3, 64
3×3, 64
3×3, 128
3×3, 128
3×3, 256
3×3, 256
3×3, 512
3×3, 512
7×7 average pool
512×6 fully connections

白血球分類用 ResNet-18 モデル

Training と Validation では Input Size は 480×480 pixel とし,Augmentation 処理により 1 学習毎に Contrast，Brightness，Magnification， Angle を変更した。推論評価においては Input
Size は 320×320 pixel とし, Augmentation 処理は行わなかった。

合で含む合計 2385 枚の教師用画像セットを生成した。その後 CNN での学習用画像解像度として 480×480 pixel に解像度を変更した。
② 背景あり白血球画像データセット(2) 背景あり画像学習による CNN モデル作成と推論評価
前述の背景なし最適化 CNN モデルである WBC モデル A
を予備転移学習(Pre-training)モデルとして，さらに背景あり

白血球細胞を中心として周辺部を 750×750 pixel でトリ

教師用画像データセット 3284 枚についてパラメータとしミング後，Augmentation 処理を施した。各画像に対し 90て Optimizer は AdaBound 法，学習回数は 300 Epoch を設定

度，180 度，270 度回転，反転処理等を加えることで画像枚し追加転移学習(Fine tuning)を行い白血球細胞分類用に重数を水増しさせ，Band，Segment，Eosinophil，Basophil，

み付けがなされた最適化 CNN モデル(WBC モデル B)を得

Mono，Lymph を同等の割合で含む合計 3284 枚の教師用画た。その後，本 WBC モデル B を用いて各標本画像に対し像セットを生成した。その後 CNN での学習用画像解像度て推論評価を行い白血球細胞の 5 分類と 6 分類での予測値

として 480×480 pixel に解像度を変更した。

を計算処理した。

(2) 推論評価画像データセットの作成(3) 教師用画像の背景処理の有無による分類精度比較

白 血 球 画 像 撮 影 後 に 目 視 に よ り Band ， Segment ，WBC モデル A と WBC モデル B の白血球分類認識精度

Eosinophil，Basophil，Mono，Lymph に 6 分類した。鑑別基について Wilcoxon の順位和検定により統計学的に検証し準は教師用画像データセットの作成と同様である。各標本た。有意水準 p<.05 を有意差有りとした。

において撮像した白血球細胞画像について画像サイズを750×750 pixel でトリミング処理し，その後さらに CNN での推論評価用解像度として 320× 320 pixel を生成した。
4. CNN モデルでの画像解析方法(1) 背景なし画像学習による CNN モデル作成と推論評価
背景なし画像による教師学習には CNN モデルとして
Kaiming He らが開発した ResNet-18 について分類項目数を6 分類に改変して使用した 9)。改変後の CNN 条件は図 4 に示した。改変 ResNet-18 を用い，背景なし教師用画像デー
タセット 2385 枚についてパラメータとして収束最適化法(Optimizer)は AdaBound 法，学習回数は 300 Epoch を設定し転移学習を行い，白血球細胞分類用に重み付けがなされた
最適化 CNN モデル(WBC モデル A)を得た。その後，本 WBC
モデル A を用いて各標本画像に対して推論評価を行い白血球細胞の 5 分類と 6 分類での予測値を計算処理した。

ⓒ2019 Health sciences Research.

Ⅲ．結果
1. 背景なし画像学習による推論評価
図 5 に CNN による学習結果を示す。TRAINING ERROR
曲線と VALIDATION ERROR 曲線には乖離は認められず，
VALIDATION ERROR 曲線，COST 関数曲線はいずれも最終的に 0.1 未満まで収束した。図 6 に 2 例の推論評価結果を示す。A-1 は 57 例中 Accuracy が最も高値を示した標本であり，A-2 は 57 例中最も低値を示した標本である。
Accuracy は 5 分類/6 分類では A-1 において 0.985/0.949，A-2
において 0.985/0.646 であり 0.303 の差が認められた。表 1(A-1，A-2)に全 57 標本の推論評価結果を示す。Accuracy は5 分類で 0.990±0.011 (Mean±SD)，6 分類で 0.822±0.062(Mean±SD)を示した。

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畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた末梢血白血球分類スクリーニング技術の検討

図5

A-1

A-2

ヒト/AI Basophil Eosinophil Lymph Mono Neutrophil

ヒト/AI Basophil Eosinophil Lymph Mono Neutrophil

Basophil1

Basophil

6

Eosinophil

5分類

背景なし画像での学習結果

5

Eosinophil

Lymph

88

1

Lymph

29

Mono

2

11

Mono

2

Neutrophil

1

88

Neutrophil

Neutrophil
ヒト/AI Basophil Eosinophil Lymph Mono Neutrophil(Band)(Segment)

Basophil

16Eosinophil

Lymph

88

Mono

2

1

29

Mono

2

Neutrophil(Segment)

7

②

➀

9

Neutrophil(Band)

72

Neutrophil Neutrophil(Band)(Segment)

5

11
9

149

3

Lymph

Neutrophil(Band)

9

ヒト/AI Basophil Eosinophil Lymph Mono
Basophil

Eosinophil

6分類

3

11

Neutrophil(Segment)

1

➀

②

67

71

誤分類
画像
×100
図6

×100

×100

×100

WBC モデル A による健常人標本 2 例の推論評価結果

白血球細胞分類でのヒト分類結果との一致率は，5 分類/6 分類において A-1 で 0.985/0.949，A-2 で 0.985/0.646 であった。
両症例とも①は Segment と Band 間での誤分類細胞，②は Mono と Lymph 間での誤分類細胞である。

ⓒ2019 Health sciences Research.

28

佐々木，小

田，野

図7

坂，中

野，藤

岡，高

背景あり画像での学習結果

B-2

B-1
ヒト/AI Basophil Eosinophil Lymph Mono
Basophil

5分類

6
88
1

Mono

1
12

ヒト/AI Basophil Eosinophil Lymph Mono

Mono

Neutrophil Neutrophil(Band)(Segment)

6

Eosinophil

88
1

Mono
Neutrophil(Band)
Neutrophil(Segment)

1
12

150
Neutrophil Neutrophil(Band)(Segment)

3
5
27
1

Lymph
Mono

2
10

9

Neutrophil(Band)

92

2

Neutrophil(Segment)

38

101

77

②

➀

2
10

ヒト/AI BasophilEosinophil Lymph Mono
Basophil

Lymph

27
1

Neutrophil(Band)

1

Eosinophil

5

Lymph

88

Neutrophil(Band)

3

Eosinophil

Neutrophil(Band)

6分類

ヒト/AI Basophil Eosinophil Lymph Mono
Basophil

Lymph

Basophil

Neutrophil(Band)

1

Eosinophil

見

②

➀

誤分類
画像
×100
図8

×100

×100

×100

WBC モデル B による健常人標本 2 例の推論評価結果

白血球細胞分類でのヒト分類結果との一致率は，5 分類/6 分類において B-1 で 0.990/0.980，B-2 で 0.985/0.783 であった。
両症例とも①は Segment と Band 間での誤分類，②は Mono と Lymph 間での誤分類細胞である。

ⓒ2019 Health sciences Research.

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畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた末梢血白血球分類スクリーニング技術の検討

表1

図9

全症例での推論評価結果

背景処理の有無による分類精度比較

A: 5 分類精度比較

図 10

ヒト目視分類-AI 分類間での不一致細胞例

B: 6 分類精度比較

A: Mono に分類された Lymph

5 分類では両 CNN モデルで 0.990 以上の Accuracy が得られ有

B: Lymph に分類された Mono

意差は認められない。一方，6 分類においては背景あり画像

C: Segment に分類された Band

学習において分類精度の有意な向上(p<.001)が認められた。

D: Band に分類された Segment

2. 背景あり画像学習による推論評価ある。Accuracy は 5 分類/6 分類では B-1 において 0.990/0.980，

図 7 に CNN による学習結果を示す。TRAINING ERROR

B-2 において 0.985/0.783 であり最大 0.197 の差が認められ曲線と VALIDATION ERROR 曲線には乖離は認められず，た。表 1 (B-1，B-2)に全 57 標本の推論評価結果を示す。

VALIDATION ERROR 曲線，COST 関数曲線はいずれも最Accuracy は 5 分類で 0.992±0.008(Mean±SD)，6 分類で終的に 0.1 未満まで収束した。図 8 に健常人標本 2 例の推0.879±0.039(Mean±SD)を示した。

論評価結果を示す。B-1 は 57 例中 Accuracy が最も高値を

3. 教師用画像の背景処理の有無による分類精度比較示した標本であり，B-2 は 57 例中最も低値を示した標本でⓒ2019 Health sciences Research.

図 9 に WBC モデル A と WBC モデル B との分類精度の30

佐々木，小

田，野

坂，中

野，藤

岡，高

見

比較結果を示す。WBC モデル A と WBC モデル B との間ける研究を通じて明らかにできると考える。また CNN でで，全 57 例での推論評価結果の Accuracy は 5 分類で 0.002，

は分析の階層を増加させることで分類精度の向上が見込め

6 分類で 0.057 の上昇を示した。Wilcoxon の順位和検定は 5

ることが Karen らの研究により報告 13)されているが，階層分類で有意差は認められず(p=0.473)，6 分類では有意差がの深さは推論評価モデルの作出解析に要する時間とのトレ認められた(p<.001)。最も Accuracy が上昇した細胞群はードオフとなることに留意する必要がある。また Qingshan

Segment であり，0.11 の上昇が認められた。図 10 に，Lymph

She らの報告によると，ラベル付けされた教師用画像だけと Mono，Band と Segment の誤認識した細胞の例を示した。

でなく，ラベル付け無しでの教師画像学習も分類精度の向Lymph と Mono，Band と Segment の鑑別において，誤認識上に寄与することが示されている 14)。これは半教師用画像

された細胞に細胞質形状，細胞質の濃淡，核形状など顕微学習と呼ばれる手法であり，臨床検査データではラベル付

鏡観察上の共通の形態学的な傾向は認められなかった。

けされていない多数のデータを基に学習できる本法は症例数を増加させ，多様な形態解析に対応させる上で有用であ

Ⅳ．考察
本研究では健常成人末梢血塗抹標本を用いて CNN によるものと考えられることから，分類精度の向上においてはこれらの手法の導入を検討する必要があると考えられる。

る末梢血白血球分類スクリーニング技術としての有用性を

このような AI 分析技術とのハイブリッド化で分析精度検討した。その結果 5 分類での Accuracy は 0.992 に達し，向上は見込まれるものの，一方で臨床検査データはヒトとスクリーニング技術として臨床的要求を充分満たす精度がAI との相関性はもちろんのこと，従来技術との相関性を必得られた。一方，6 分類では Accuracy は 0.879 にとどまり，

要とすることから，データ補正についても検証が必要とな

白血球分類スクリーニング技術としての臨床的要求を満たる。機械学習は原理として，あらかじめ装置に設定したパすためには改良の余地が認められた。5 分類と 6 分類におラメータに基づき，白血球の特徴情報を抽出し，データベ

いて精度が大きく乖離した原因として，好中球である Bandースと照合の上で白血球分類を行う。機械学習法では標本と Segment 間での誤分類が大きな原因となっており，6 分が一定の理想的条件下で作製されたことを前提条件として類での精度向上においては好中球の分類精度向上が課題とおり，個々の医療者の標本作製に伴う細胞形態変化誤差まなる。分類精度の向上においては，本研究において背景あでは考慮することなく一律に判断を行っている 15)。それにり画像による追加学習において有意差が認められたことか

対して，AI による教師あり学習では与えられた教師用画像

ら，教師学習の段階において解析対象となる白血球細胞のから特徴量を自動的に抽出する点において相違があり，教形態学的特徴を CNN に与えるだけでなく，除外すべき情師用画像の準備過程において検査技術者が作製した多様な報を加えることが精度向上に有効であると考えられる。し条件下での標本を学習させることで，標本作製時に生じる

かしこのことは，津田らによる AI を用いた物体認識精度

手技的な誤差を含めた最適なパラメータを得ることが可能の報告 10)とは反している。津田らの研究によると，AI はあとなる。本研究においても前処理過程で Augmentation 処理

るカテゴリーの画像がカテゴリーとは無関係な特徴を持っを加えることで画像を AI に自己作成させ拡張を図っていた画像を多く含んでいる状況においては学習用データのバる。よって両者は手技的な誤差の判断において基準が異なイアスによる誤認識が発生することが示されている。本研っており，このような基準値の相違を明確化する必要があ

究においては，WBC モデル B の導出において対象物のみる。このような相違点を考慮した例として，機械学習方式

による WBC モデル A に対して Fine tuning を行ったことでとヒトによる目視分類での好中球判定の相違基準の策定が学習データバイアスが回避された可能性があり，このことある。機械学習方式では，白血球画像に対して RGB 分解

は齋藤による AI を用いた病理組織類似画像検索による診を行い，個々の 2 値化した分解画像に対して解析を行うこ断支援ツールの開発の 試み において， ImageNet によるとでパラメータ毎の実測値を得，核の最低幅が一定基準(2Pre-training 後の CNN モデルに対して胃生検病理組織 HE

μm 以下)であるかどうかで Segment と Band 判別している。

画像を追加学習させることで，高分類精度な CNN モデル

一方，ヒトによる目視分類では同基準での判定は困難であが導出されたとの報告によって支持される 11)。しかしながることから，今回我々が判定基準として使用した渡邉らのら CNN が画像のどの特徴箇所を見て判断しているかは本方法に従っている 8)。本基準では好中球は Band と Segment法のみでは不明である。この課題に対しては，学習済みとの鑑別基準として，Band は直径 12～15 μm，核の長径

CNN モデルが学習用データのバイアスの影響を受けていと短径の比率が 3：1 以上，かつ核の最小幅部分が最大幅部

るかどうかを判定する技術として Grad-CAM による解析が分の 1/3 以上で長い曲がった核を持つこととしており，実有効であることが Ramprasaath らの研究により明らかとな測値とは基準が異なっている。CNN モデルによる解析ではっている 12)。白血球画像データ解析において本手法が効果

ヒトの目視基準に準じた解析が行える一方，機械学習の基を示した要因については本研究に使用したデータに対して準とは異なった判断となることから，これら 2 法間でのデGrad-CAM を用いた解析，また他の医療用形態解析 AI におータ解釈の相違が生じやすい形態学的な境界領域での細胞ⓒ2019 Health sciences Research.

31

畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた末梢血白血球分類スクリーニング技術の検討についての判定について，明らかにする必要があると考えられる。特に，Band と Segment の分類においては目視分類
でヒトは 2 次元画像を基に 3 次元構造を想像して判断することも無意識に行っていることから，フローサイトメータ
ーによる血球分析データを参考とするなどといったことも分類精度の向上において有用であると考えられる。特にⅤ．結語
白血球形態分類において CNN によるスクリーニング技
術は Accuracy が高く有用であるものの，その臨床応用化においてはカットオフ値など境界領域細胞の判定保留条件などを検討する必要があり，さらなる精度向上や異型細胞などにも対応可能な技術として研究開発を進める必要がある。

Viktor H. Koelzer らは，AI 解析においてはデータが慎重に前処理されず，他の情報が除去されていない場合，AI がアーチファクトを誤認する可能性があるため，トレーニング
データセットは，高度に標準化された方法で生成されている必要がある 16)と述べており，AI に三次元の情報を提供し，
基 準 が 明 確 と な っ た 細 胞 を 学 習 さ せ る こ と は Band と謝辞

らびに JSPS 科研費(19K21737)の助成を受けております。

引用文献
1)

Segment の分類だけでなく，Mono と Lymph など他の細胞の分類精度の向上にもつながると考えられる。
また判定基準に起因する問題点としては，Lymph は形態学的に Small type と Large type とが大きく形態学的特徴を異にするにもかかわらず，分類上は 1 つのカテゴリーにまとめられていることがあげられる。あまりにもかけ離れた

2)
3)
4)

2 種の形態学的特徴を 1 つにまとめていることに AI が少数ながら誤分類判定をした可能性がある。ヒトが Lymph と

5)

Mono とを誤分類するのは，Small type と Mono の分類時ではなく Large type と Mono の分類時であり，これらは極め6)て類似した形態学的特徴を有している。Small type＋Large
type 対 Mono という大きなカテゴリー間で分類を行ってい7)ることで AI の判定基準が曖昧になり，上手く分類が機能していないことが推測される。このことから，Lymph とMono との分類においては改めて Small type－Large type－8)

Mono の 3 カテゴリーに再分類を行った上で CNN 学習させることで，大リンパ球－単球間での特徴量抽出をさらに厳9)密化させ得るか否かを検討する必要がある。仮に本検討により分類精度が向上した場合には，AI による血球解析では
AI 分析用にサブカテゴリーを定義し直した上で，ヒトの目
視分類用カテゴリーへと転換することで，精度向上が図れる可能性がある。

10)
11)
12)

以上の検討を行うことで，従来技術やヒトによる目視観察に合致したデータ解析が行われ，精度向上が期待できると考えられる。しかしながら細胞形態解析において AI は13)

人では可視化できない周波数情報などを特徴量として計測し，因子としても使用している。そのため，AI による血球14)

分類精度向上においては，染色法自体の変更によるさらなる精度向上の可能性も否定できない。そのため，今後の臨

15)

床応用化研究においては，AI スクリーニング技術用の染色法についても再検討することで AI による形態分析に最適化させ，異常細胞の鑑別にも応用することも必要であると

本研究は総務省戦略的研究開発推進事業 SCOPE な

16)

平成 28 年版情報通信白書. 総務省: 232-241, 2016.
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h28/pdf/
index.html (アクセス日:2020-01-11)
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考える。

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佐々木，小

田，野

坂，中

野，藤

岡，高

見

【Original Article】
Artificial intelligence analysis with convolutional neural network
for peripheral blood smear screening in leukocyte classification
AMI SASAKI*1 MIKU ODA*1
HIROYUKI NOZAKA*2
MANABU NAKANO*2 MIYUKI FUJIOKA*2 HIDEKI TAKAMI*2(Received January 15, 2020; Accepted February 27, 2020)

Abstract: Medical AI is a next-generation medical technology that presents a diagnosis based on EBM regardless of theexperience of clinical laboratory technologists. The technology is characterized by learning large amounts of patient data
diagnosed by experts based on years of experience. In this study, we examined the clinical usefulness of screening technology
with AI for peripheral leukocyte classification. The subjects were 57 healthy person's peripheral blood smears performed MG
staining. The CNN model learned with teacher images of mature leukocyte cells that show typical morphology, and parametertuning for optimization was performed. We performed additional learning and fine -tuning on this CNN model with various
leukocyte images. The accuracy of 5 classifications showed 0.990 and 6 classifications showed 0.822 respectively in the
additional learning with background-less images. Contrast, the accuracy of 5 classifications showed 0.992 and 6 classifications
showed 0.879 respectively in the additional learning with images included background. It was cleared that the matureleukocyte cell morphology screening with CNN was highly accurate and useful. However, it is necessary to examine the cutoff
value and the judgement pending condition for the boundary area cells in the clinical application.
Keywords: Artificial intelligence, Convolutional neural network, Hematological morphology test, Leukocyte classification*1*2

Hirosaki University School of Health Sciences, 66-1, Honcho, Hirosaki-shi, Aomori 036-8564, Japan
Hirosaki University Graduate School of Health Sciences, 66-1, Honcho, Hirosaki-shi, Aomori 036-8564, Japan
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