| 研究課題/領域番号 |
16K10266
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
放射線科学
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
石橋 忠司 東北大学, 医学系研究科, 名誉教授 (40151401)
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| 研究分担者 |
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)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2017年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2016年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | デジタルマンモグラフィ / 乳房画像診断 |
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| 研究成果の概要 |
マンモグラフィ乳癌検診は生命予後を改善できる費用対効果に優れた手法である。しかし、診断精度は医師の経験などによって大きく異なる。医師の診断支援法としてAI技術を活用したCADが注目されつつある。我々は2万例を超えた正常乳房、癌症例のデータベースを構築し、深層学習法を用いたCADを開発することに成功した。このソフトを搭載した診断ワークステーションを試作し、石灰化病変、腫瘤病変の検出率が既存のCADより優れていることを確認できた。同時に将来の個別化医療を見据えて、正確な乳腺量を測定し、既往歴や家族歴などから乳癌のリスクファクターを計算できるレポート管理支援ソフトを開発した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
日本のマンモグラフィ検診では精度管理のために医師2名による読影を義務化している。医師の負担増、経費増などで日本では検診率が低く、目標に達していない。精度の悪い検診では要精査率を高めてしまい、医療機関での精密検査などの医療費負担増も問題となっている。そのためにも経験豊富な専門医と同等のCADの開発、普及が社会的ニーズとなっている。近年の深層学習法を用いたAICADに新たに期待されるようになってきた。我々が開発したCAD搭載の読影支援システムは、既存のCADより優れた感度、特異度を有し、これらの社会的ニーズの答えることができると思われる。
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