ボックス表現は、コンピュータビジョンにおける物体検出に広く使用されてきました。この表現は効果的ですが、腎臓病理学において重要な役割を果たす球形の生物医学的物体（例：糸球体）に対して必ずしも最適化されているわけではありません。本論文では、医療物体検出用の単純な円表現を提案し、アンカーなし検出フレームワークであるCircleNetを紹介します。従来のバウンディングボックス表現と比較して、提案するバウンディングサークル表現は以下の3つの点で革新しています：(1) 球形の生物医学的物体に最適化されています；(2) ボックス表現と比べて自由度が低減されています；(3) 回転不変性が自然に高まっています。病理画像上の糸球体や核の検出において、提案する円表現はバウンディングボックスよりも優れた検出性能を達成し、より回転不変性が高いことが確認されました。本研究で使用したコードは公開されています：https://github.com/hrlblab/CircleNet