2021 Fiscal Year Research-status Report
ディープラーニングを用いたマンモグラム時系列解析による対側乳癌予測システムの開発
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21K07657
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| Research Institution | Kindai University |
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Principal Investigator |
山室 美佳 近畿大学, 大学病院, 技術職員 (90837866)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
近藤 世範 新潟大学, 医歯学系, 教授 (10334658)
浅井 義行 近畿大学, 大学病院, 技術職員 (30639307)
石井 一成 近畿大学, 医学部, 教授 (50534103)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 乳腺密度 / マンモグラフィ / 人工知能技術 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
乳腺密度を軸とする対側乳癌発症リスク予測システム確立の基礎実験として、先行研究で収集済みの3000症例の生データマンモグラムについて人工知能技術を用い、乳腺密度算出のための乳腺領域を抽出するU-netモデルを作成した.
今後、過去に遡っての画像や、他院で撮影された画像を研究に利用できるようにするため、当院の標準画像処理条件で作成した乳腺領域抽出のためのU-netモデルが、異なる画像処理を行ったマンモグラムに適用できるかどうかを評価した. 4つの異なる処理を施した画像に作成したU-netを適応して抽出された領域の乳腺密度とGround Truthを比較し、Bland-Altman解析を行った. その結果、ダイナミックレンジ圧縮を強くするとU-netモデルへの影響が顕著となり、固定誤差や比例誤差を生じる要因となるため注意が必要ではあるが、日常診療で使用される範囲内での画像処理の違いはU-netモデルの適用精度に顕著な影響を及ぼすことはなく、少なくともGround Truthとの互換性が保たれていると判断できた.
次にRaw dataを用いず、臨床画像に付帯している情報のみで乳腺密度を推定するための予備実験を行なった. 簡易的に画素値のみで乳腺を含むと判断した領域の乳腺密度値2223例について、重回帰式を作成すると乳腺密度の全変動の90%程度を説明できることがわかった.
これらの研究と同時に2000例程度の生データマンモグラムを追加収集した. そのうち1700例程度が対側乳癌症例であり、更にこの内７割が連続してデータ収集できている症例であった.
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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
手術後に対側乳癌を発症した患者と、発症していない患者の選定がやや遅れているが、乳腺密度推定の予備実験については予定よりも順調であり、総合しておおむね順調に進展していると判断できる.
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| Strategy for Future Research Activity |
臨床画像に付帯している情報のみで乳腺密度を推定するための重回帰モデルまたはディープラーニングモデルを構築する. このモデルを用い、収集した術後対側乳癌を発症した患者及び未発症の患者の全画像について乳腺密度を決定する. 得られた乳腺密度値や乳腺分布の特徴及び原発乳癌の形態的特徴に電子カルテから収集した患者の生育歴情報や診療情報を加味して、Recurrent Neural Network (RNN) アルゴリズムを使ったディープラーニングによる時系列分析を実施し、対側乳癌発症リスクの予測モデルを構築する.
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| Causes of Carryover |
物品購入のため予算を計上したが、装置選定に追加調査をすることになり時間がかかったため購入を翌年に繰こすこととした。
またCOVID-19感染症拡大により、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。
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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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[Presentation] Robustness of a U-net model for different image processing types in segmentation of the mammary gland region2021
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
