病理組織画像のような特殊な画像に対してニューラルネットワークを適用しようとする場合には、既存のモデルではなく画像の特性に合わせた特徴抽出の方法を最適化させる必要がある。本研究では申請者が開発した分散学習型オートエンコーダーを用い、教師なし学習による画像の特徴のクラスタリングを学習させる。学習したモデルをもとに、膵がんの細胞の形状のパターンを分類するための深層学習モデルを構築し、膵臓組織の細胞の表現型を定量的な指標で表せるようにすることで、膵がんの状態の理解と分析につがなると期待できる。
