- ヘマトキシリン・エオシン（H&E）染色はホルマリン固定パラフィン包埋（FFPE）切片で組織病理の基盤であるが不可逆で時間・試薬・コストを要し、ラベルフリー顕微鏡と深層学習の臨床導入は撮像速度やスライド単位処理、操作依存性により限定的であることから、本研究は高スループットの仮想組織学フレームワークを提案した。
FFPE無染色明視野画像による癌検出の仮想H&E＋VHE‑UBF ResNet分類（95.9％精度）
AIによる要点抽出
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