Development of digital mammography diagnostic support system

2018 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 16K10266
• Research Institution: Tohoku University
• Principal Investigator: 石橋 忠司 東北大学, 医学系研究科, 名誉教授 (40151401)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 本間 経康 東北大学, 医学系研究科, 教授 (30282023) ; 森 菜緒子 東北大学, 大学病院, 助教 (90535064)
• Project Period (FY): 2016-04-01 – 2019-03-31
• Keywords: デジタルマンモグラフィ

Outline of Annual Research Achievements

日本人女性のがん罹患率の１位は乳癌である。費用対効果に優れたマンモグラフィ併用検診のみが、乳がん死亡率を減少できる方法である。しかし。マンモグラフィ診断には、医師の負担が大きく、読影医間のバラツキも多い。読影講習会などを行い高い精度管理を維持している。マンモグラフィはデジタル撮影法へと進歩したことで、デジタル技術を活用した自動診断支援(CAD)への期待が高まっている。そこで、我々は、独自の読影支援システムの開発し、その評価を行った。
目標とするCADは感度、特異度ともに高いものとする。単純写真から高輝度領域を抽出する手法のCADは石灰化病変には99％前後の高検出率を得ることができる。人が見逃しやすい淡い微小石灰化でも指摘してくれる。しかし、腫瘤陰影や、構築の乱れの発見は人が優れていた。人の画像認識は日常生活や経験から非連続の線状構造も病変として認識できる。最近、人の認識脳に近い深層学習技術が開発され、我々も深層学習法を取り入れたCADを開発する。このプログラムを完成させるためには、多彩ながん病変の学習とともに、多くのバリエーションの正常乳房を学ぶことが求められる。そこで、がん、非がんの最終確認できたマンモグラフィ画像（匿名化、非連結DICOMデータ活用、倫理委員会承認後）3万例以上のデータベース構築を図り、このデータを用いて研究を進めた。
CAD開発と同時に読影レポート支援を進めた。将来の乳がんはリスクファクターを考慮した個別化検診に進むと考えられる。乳腺密度との相関が注目されているが、日本人の正確なデータは無い。また、乳がん罹患歴、家族歴なども読影時には考慮されていない。そこで、我々はそのリスクファクターを自動入力支援できるビューアを開発した。
CADソフトを含め、研究協力メーカのデジタルマンモ専用ビューアにベータ版を搭載し、ソフトウェアの検証を行った。