Practice of individualized breast cancer screening in Japan by applying artificial intelligence technology

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 18K07736
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 52040:Radiological sciences-related
• Research Institution: Kindai University
• Principal Investigator: Asai Yoshiyuki 近畿大学, 大学病院, 技術職員 (30639307)
• 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)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: マンモグラフィ / 乳腺密度 / 計測技術 / 推定技術 / 人工知能技術 / U-Net / Deep learning

Outline of Final Research Achievements

Breast density (the ratio of the mass of mammary gland tissue to the total breast mass) is an important factor related to the risk of missing lesions on mammography, the risk of breast cancer, and the prediction of breast cancer incidence.
In this project, we have developed that 1) a quantitative measurement technique for breast density using digital mammography and 2) a technique for estimating breast density without using any images, and achieved highly accurate results by applying artificial intelligence technology to both techniques. The results of 1) are useful for radiologists to explain the certainty of the diagnosis to examinees in individualized breast cancer screening, which is expected to be introduced in Japan, and the results of 2) will contribute to the prediction of the risk of breast cancer in the future.

Free Research Field

放射線診断学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

近年，ディジタルマンモグラフィの画素値を用いた乳腺密度の定量化が普及しているが，基準値とするマンモグラム中の脂肪組織の画素値を正確に特定することが困難なため，使用するソフトウェア間で計測結果が顕著に異なるのが実状であった．本課題ではそのような従来の問題点を解決し，受検者に信頼される個別化乳癌検診技術を確立した．
乳癌発症リスク予測には乳腺密度の時系列解析が必要であるが，被検者の過去の乳腺密度が不明であるため多くの研究が頓挫している．本課題で開発した画像を用いない乳腺密度推定技術は過去に遡った乳腺密度時系列解析による乳癌発症リスク予測を可能にし，乳癌の早期発見や死亡率減少につながる成果である.