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2022 Fiscal Year Research-status Report

乳腺超音波検査におけるリアルタイム乳癌検出と悪性度予測人工知能(深層学習)の開発

Research Project

Project/Area Number 22K12872
Research InstitutionJikei University School of Medicine

Principal Investigator

中田 典生  東京慈恵会医科大学, 医学部, 教授 (80237297)

Project Period (FY) 2022-04-01 – 2027-03-31
Keywords人工知能 / 機械学習 / 深層学習 / 超音波診断 / 乳腺
Outline of Annual Research Achievements

本研究計画は、乳腺超音波検査動画像から乳腺腫瘤を検出して、その良悪性判定、また悪性と判定した場合はその分子サブタイプおよび予後予測を行う人工知
能(以下AI)を開発して、その精度評価を行う. 2022年度の研究の目標としては、自施設の乳腺超音波動画像データアーカイブから、リアルタイム動画像乳腺腫瘤検出および良性判定のためのテストデータを作成することである。2022年度の研究実施計画では、既存の過去7年間の乳腺症例データベースの改修・整理(2022年度):自施設では、2009年から2015年までの7年間の病理組織検査結果を有する乳腺超音波画データベース(全例2992例、内訳は悪性1778例、良性1214例)が既に構築されている。このデータベースから乳癌の5種類の分子サブタイプ分類(ルミナールA、ルミナールB[HER陰性]、ルミナールB[HER2陽性]、トリプルネガティブ、 HER2タイプ)、患者予後(再発転移や遠隔転移の有無、5年生存率)と超音波画像の紐づけ作業を行う(乳腺症例データベースを追加整理)。この超音波画像にはBモード、カラードプラ画像、造影超音波画像が含まれている。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

実際の研究の実施状況としては、データベースから乳癌の5種類の分子サブタイプ分類(ルミナールA、ルミナールB[HER陰性]、ルミナールB[HER2陽性]、トリプルネガティブ、 HER2タイプ)、患者予後(再発転移や遠隔転移の有無、5年生存率)と超音波画像の紐づけ作業を行う(乳腺症例データベースを追加整理)作業が終了しておらず、作業継続中である。

Strategy for Future Research Activity

2023年度半ばまでに、自施設のデータベースから乳癌の5種類の分子サブタイプ分類(ルミナールA、ルミナールB[HER陰性]、ルミナールB[HER2陽性]、トリプルネガティブ、 HER2タイプ)、患者予後(再発転移や遠隔転移の有無、5年生存率)と超音波画像の紐づけ作業を完了する予定である。その後に リアルタイム動画像乳腺腫瘤検出および良悪性判定のためのテストデータ作成(2023度)すなわち、自施設には、2020年2月から現在までの全超音波検査の動画像が超音波動画像集中管理保存システムにて記録保存されている(右下図)。この記録から、乳腺検査のみを抽出して臨床診断および病理診断から診断名との紐づけを行った動画像データを作成して、AIのテストデータとする予定である。

Causes of Carryover

2022年度は、COVID19パンデミックの影響により、海外学会への出席が制限されており海外学会の出席ができなかった。このため、2023年度に当該研究の情報収集のための学会出席を増やす必要がでてきた。

  • Research Products

    (1 results)

All 2023

All Journal Article (1 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results,  Peer Reviewed: 1 results,  Open Access: 1 results)

  • [Journal Article] Ensemble Learning of Multiple Models Using Deep Learning for Multiclass Classification of Ultrasound Images of Hepatic Masses2023

    • Author(s)
      Nakata Norio、Siina Tsuyoshi
    • Journal Title

      Bioengineering

      Volume: 10 Pages: 69~69

    • DOI

      10.3390/bioengineering10010069

    • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research

URL: 

Published: 2023-12-25  

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