2021 Fiscal Year Research-status Report
人工知能を応用したわが国における個別化乳癌検診の実践
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18K07736
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| Research Institution | Kindai University |
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Principal Investigator |
浅井 義行 近畿大学, 大学病院, 技術職員 (30639307)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山室 美佳 近畿大学, 大学病院, 技術職員 (90837866)
村上 卓道 神戸大学, 医学研究科, 教授 (20252653)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | マンモグラフィ / 乳腺密度 / ディープラーニング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
当該年度はCOVID-19感染症拡大に伴う延長期間であった。過去3年間において人工知能（ディープラーニング）を用いた乳腺領域自動抽出アルゴリズムを確立したが、その精度評価にはDice係数をはじめ、抽出領域の面積や中心座標、円形度など領域の形状一致度を用いていた。しかし、開発アルゴリズムが臨床適応可能か否かは、乳腺密度計測の最終指標である乳腺密度値で評価する必要がある。したがって今年度は、ディープラーニングが自動抽出した乳腺領域について算出した乳腺密度値と、日常診療で乳腺の専門医師や専門技師が主観で抽出した乳腺領域について算出した乳腺密度値との同等性及び互換性の有無を検証した。
ディープラーニングを高精度に実行するには多くの教師データを準備することが望ましいが、限られた専門医や専門技師が作成するには労力と手間を要する。そこで今年度は、まず乳腺領域自動抽出のための教師データを経験の異なる複数の専門放射線技師が分担して作成することの可能性を検証した。その結果、今年度実績の一つ目として、教師データを作成する放射線技師が専門医から乳腺領域抽出のためのレクチャーを受け、内容を共有できていれば経験が異なっても同等の教師データを作成することが可能であることを立証した。ただし、経験が浅い放射線技師の場合は半年程度の間隔を空けた2度のレクチャーが必要であった。
次に、乳癌検診精度管理中央機構が新たに定めた定義に則って複数の専門技師が抽出した2種類の乳腺領域及びそれらを教師データとしてディープラーニングが自動抽出した乳腺領域の各々について乳腺密度を算出し、Bland-Altman解析を用いて臨床適用の可否を検証した。その結果、今年度実績の二つ目として、両者の間には同等性が成立し、互いに入れ替えても問題がないこと、すなわち臨床適用が可能であることを立証した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究自体はおおむね順調に進展しているが、COVID-19感染拡大の影響で国際学会が中止または延期されるケースもあり、研究成果の発表を十分にできなかった。
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究の最終段階は、構築したディープラーニングモデルに基づく乳腺密度自動計測システムを臨床マンモグラフィ装置へ搭載することである。今後は装置メーカーと協力しながら臨床用実機として活用することを目指す。
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| Causes of Carryover |
COVID-19感染症拡大につき，発表を予定していた国際学会がオンライン開催に変更されたため次年度使用額が生じた。次年度は延長期間中に得た最終成果を論文化するとともに、COVID-19の状況次第では国際学会にてそれらの成果を発表する予定である。
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Research Products
(4 results)
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[Presentation] Robustness of a U-net model for different image processing types in segmentation of the mammary gland region2022
Author(s)
Mika YAMAMURO, Yoshiyuki ASAI, Naomi HASHIMOTO, Nao YASUDA, Hiroto KIMURA, Takahiro YAMADA, Mitsutaka NEMOTO, Yuichi KIMURA, Hisashi HANDA, Hisashi YOSHIDA, Koji ABE, Masahiro TADA, Hitoshi HABE, Takashi NAGAOK, Seiun NIN, Kazunari ISHII, Yongbum LEE
Organizer
16th International Workshop on Breast Imaging
Int'l Joint Research
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[Presentation] Can radiological technologists create training data for automatically segmenting the mammary gland region in non-dense breasts?2021
Author(s)
Mika YAMAMURO, Yoshiyuki ASAI, Naomi HASHIMOTO, Nao YASUDA, Takahiro YAMADA, Mitsutaka NEMOTO, Yuichi KIMURA, Hisashi HANDA, Hisashi YOSHIDA, Koji ABE, Masahiro TADA, Hitoshi HABE, Takashi NAGAOKA, Yoshiaki OZAKI, Seiun NIN, Kazunari ISHII, Yongbum LEE
Organizer
35th Computer Assisted Radiology and Surgery
Int'l Joint Research
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