| Project/Area Number |
22K21252
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
0909:Sports sciences, physical education, health sciences, and related fields
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| Research Institution | Niigata University of Health and Welfare |
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Principal Investigator |
Kai Chiharu 新潟医療福祉大学, 医療技術学部, 助教 (90963934)
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| Project Period (FY) |
2022-08-31 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | 医療画像AI / 乳がん / マンモグラム / 医用画像AI |
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| Outline of Research at the Start |
本研究の目的は、異常が指摘可能な明らかな乳がん所見を呈していないマンモグラムからデータ診断AIによって乳がんの成長予測を行い、マンモグラム上で指摘可能な異常が発生する時期を予測し、検診の受診勧奨を行う最適化システムを開発することである。本研究を通して、乳がんの成長予測を行うAI技術が、検診の受診勧奨および乳がんの早期発見に効果があることを明らかにする。
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| Outline of Final Research Achievements |
The purpose of this study is to develop an optimized system that uses a diagnostic AI with mammograms to predict breast cancer growth and make recommendations for screening.
Throughout the entire research period, we constructed a database of mammograms and clinical data, developed an AI algorithm for breast cancer growth prediction, conducted clinical evaluations to confirm the prediction of breast cancer growth using this AI. Therefore, we identified factors that should be used to make recommendations for screening, and we were able to summarize in two papers.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
乳腺領域の濃度の上昇に着目し、正常症例のマンモグラムを入力とした乳腺量を推定するAIの開発を行った。
乳がん症例の中には、マンモグラフィ検査では所見なしもしくは良性と判断された症例だが、超音波検査にてがんが発見された症例（Non-visible乳がん症例）も報告されている。そこで、AIから推定した乳腺量を用いて、Non-visible乳がん患者を推定する因子を特定した。本研究で特定された因子に基づいて、マンモグラフィ検査＋超音波検査の受診勧奨を行うことで、乳がんの早期発見、死亡率減少に寄与できると考えている。
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