2018 Fiscal Year Annual Research Report
Development of intraoperative diagnostic imaging technology for detecting residual breast cancer cells
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16H02894
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| Research Institution | Hirosaki University |
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Principal Investigator |
野坂 大喜 弘前大学, 保健学研究科, 講師 (80302040)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 乳がん / 術中画像診断 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度研究では「術中迅速標本と永久診断用標本との比較による乳がん残存細胞検出アルゴリズムの検証」において、術前－術後間での診断判定不一致症例について超高感度乳がん細胞検知用ハードウェア装置を用いた偽陰性例と偽陽性例の再検証を実施した。化学発光検知技術とAIによる画像解析技術とのハイブリッド化により、偽陰性例と偽陽性例の大幅な低減を実現し、目標とする分析精度80%を達成した。
また本技術を基盤技術として使用し、「乳がん術中迅速診断における臨床的技術評価」ならびに「遠隔病理画像診断における画像診断支援機能評価」において、術中迅速診断用の補助スクリーニング技術ならびに遠隔病理画像診断時での有用性評価を実施した。その結果、化学発光検知技術は、凍結組織標本において計測フォトン量はがん細胞の標本上での出現量に比例して増加した。また標本作製時に発生するアーチファクトの影響を受けず、標本作成者の技術的影響を回避可能な技術として有用性が高いことが判明した。一方、カットオフ値の設定についてバックグラウンドノイズが多く発生する症例が稀に発生することから、判定保留条件についても条件設定が必要であることが明らかとなった。本技術的課題については、AI技術の導入により画像解析とのハイブリッド化を行った結果、従来の機械学習方式によるがん細胞判定支援技術に比較して精度の高い判定補助が可能であることが明らかとなった。これらの研究成果については、国際学会である米国・カナダ病理学会において研究成果報告を行った。
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| Research Progress Status |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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