| 研究課題/領域番号 |
17K09061
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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 |
医学物理学・放射線技術学
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| 研究機関 | 滋賀大学 (2019)
岐阜大学 (2017-2018) |
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研究代表者 |
村松 千左子 滋賀大学, データサイエンス学部, 准教授 (80509422)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2019年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2017年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | breast cancer / computer aided diagnosis / image retrieval / multimodality imaging / mammography / breast ultrasound / 乳癌 / マンモグラフィ / 乳腺超音波 / 類似画像検索 / 画像診断支援 / 深層学習 / 乳腺腫瘤 / コンピュータ支援診断 / ディープラーニング / 全厨房超音波スキャナ / モデリング / 類似画像 / 鑑別診断 / 乳がん / 超音波 / 全乳房スキャン |
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| 研究成果の概要 |
本研究の目的は，乳がん検査において用いられる異なるモダリティ検査結果の比較を容易にするための照合システムと，マルチモダリティ情報を用いた画像診断支援システムの開発である．乳腺超音波自動ボリュームスキャナ（ABVS）画像における病変位置と他モダリティの病変位置を照合するために，ABVSにおける病変の自動検出に取り組み，概ね良好な結果が得られた．しかし，3次元モデルとの対応付けはさらなる改善が必要である．鑑別診断のための類似画像検索では，マルチモダリティ情報を用いることで適合率が改善し，提案手法の有用性が示唆された．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
乳がんによる死亡率低下には早期発見が最も重要である．乳がんの診断には，マンモグラフィや超音波検査など複数の画像モダリティが使用される．また，乳房を自動的にスキャンする超音波自動ボリュームスキャナ（ABVS）の有用性も認識されている．しかし読影データの増加により医師の負担も増加している．本研究ではマルチモダリティ診断が効率的かつ正確に行われるように，画像診断支援システムの開発を試みた．本研究成果で得られたABVSにおける病変の自動検出システムは今後マンモグラフィとの照合システムの開発に役立てられる．また，マルチモダリティ情報を用いた参照画像検索システムは，鑑別診断に有用であることが示唆された．
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