1993 Fiscal Year Annual Research Report
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03454281
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
遠藤 登喜子 名古屋大学, 医学部, 助教授 (10231193)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
池田 充 名古屋大学, 医学部, 助教授 (50184437)
藤田 広志 岐阜大学, 工学部, 助教授 (10124033)
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| Keywords | マンモグラフィ / 乳癌 / 自動検出 / 腫瘤像 / 悪性石灰化像 / DMR / ニューラルネットワーク / クラスタ |
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| Research Abstract |
マンモグラフィからの乳癌検出には、腫瘤像といわゆる悪性石灰化像の抽出が必要で、腫瘤の検出はすでに「DMRを原画像とした乳癌検出アルゴリズム」をデジタイズマンモグラムにも適用させることでほぼ満足のゆく結果を得ており、抽出領域の良悪性の判別の研究を行った。方法は、ニューラルネットワークによるパターン認識の手法で、対象は良性20例、悪性20例の計40例、ニューラルネットワークにはNeuro07を、学習はバックプロパゲーション法を採用した。層構造は3層、パラメータは実験により決定、系列依存性の手法により画像の特徴抽出を行った。対象の半数を学習用として1000回の学習を行った結果、中間層のユニット数30のとき最も認識率が高く85%で、中間層を増加するほど認識率が高くなる訳ではないことが判明するとともに、従来の方法より約10%認識率の向上が得られた。石灰化像の検出では、微細石灰化像の検出に最適なピクセルサイズの研究と検出プログラムの開発を行った。前者では、疑似石灰化ファントムのX線写真をドラムスキャナーで25μmにデジタイズしたものを50、100、200、500μmに再構成し、放射線科医の目視法と計測法による評価を行った。結果、160μm以下の石灰化の検出には100μmサイズでは十分ではないとされた。しかしながら、使用デジタイザーの制限から100μmサイズで臨床研究を遂行した。石灰化像の検出では、微小石灰化像の強調処理として、原画像からの乳房領域の抽出、乳房の厚みの勾配により生じる背景トレンド除去、非鮮鋭マスク処理を、次に石灰化抽出のための2値化処理と偽陽性除去のための4つの除去処理を行い、最後に50mm^2に3個以上の候補の存在領域をクラスタとして表示した。この方法では、学習用の39例では正解率87.2%、1枚あたりの偽陽性は0.18個、臨床例163例では正解率74.2%、1枚あたりの偽陽性0.45個であった。
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[Publications] 遠藤登喜子: "マンモグラフィの現状と集団検診への導入への条件" 日本乳癌検診学会雑誌. 1. 131-136 (1992)
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[Publications] 遠藤登喜子: "悪性類似良性疾患-マンモグラフィ" 乳癌の臨床. 8. 9-17 (1992)
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[Publications] T.Endo: "Clinical evaluation of assistant diagnostic system for mammograms using the auto analyzing method." Radiation Medicine. 10. 50-54 (1992)
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[Publications] 遠藤登喜子: "ここまできたコンピュータ支援診断システムの進歩デジタルマンモグラフィによる自動スクリーニング装置の開発" INNERVISION. 8. 59-68 (1993)
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[Publications] Du-Yih Tsai: "Breast tumor classification by neural networks fed with sequential-dependence factors to the input layer." IEICE TRANS.INF.& SYST.(電子情報学会誌). E76-D. 956-962 (1993)
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[Publications] 桐戸徹: "乳房X線写真における微小石灰化クラスタの自動検出アルゴリズムの開発" 医用画像情報学会雑誌. 11. 7-12 (1994)
