人工知能を応用したわが国における個別化乳癌検診の実践

• 研究課題/領域番号: 18K07736
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分52040:放射線科学関連
• 研究機関: 近畿大学
• 研究代表者: 浅井 義行 近畿大学, 大学病院, 技術職員 (30639307)
• 研究分担者: 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)
• 研究期間 (年度): 2018-04-01 – 2024-03-31
• 研究課題ステータス: 完了 (2023年度)
• 配分額: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円); 2020年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 2019年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 2018年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
• キーワード: 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 / 個別化検診 / 人工知能 / ディープラーニング / 乳腺密度計測 / 非圧迫領域 / 乳腺密度推定 / ROC / 病変見落とし / 乳房等価ファントム / ロス関数 / ダイス係数 / 乳腺密度予測 / 重回帰式 / 観察者応答特性 / 乳癌検診 / 個別化 / 平均乳腺線量

研究成果の概要

乳腺密度（乳房全体に占める乳腺組織の質量の割合）はマンモグラフィにおける病変見落としや乳癌罹患リスク，さらには乳癌発症予測などと関連する重要な因子である．
当該課題においては，1)ディジタルマンモグラフィを用いた乳腺密度の定量的計測技術，2)画像を用いない乳腺密度推定技術，の開発に取り組み，いずれも人工知能技術を応用することで高精度な結果を達成した．1)の成果は我が国でも導入が期待される個別化乳癌検診において医師が被検者へ診断の確からしさを説明するのに有用であり，2)の成果は将来的な国民の乳癌発症リスク予測に貢献するものである．

研究成果の学術的意義や社会的意義

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.

研究成果

• [雑誌論文] The effect of breast density on the missed lesion rate in screening digital mammography determined using an adjustable-density breast phantom tailored to Japanese women (2021)
  • 著者名/発表者名: Mika Yamamuro, Yoshiyuki Asai, Naomi Hashimoto, Nao Yasuda, Yoshiaki Ozaki, Kazunari Ishii, Yongbum Lee
  • 雑誌名: PLOS ONE 巻: 16 号: 1 ページ: e0245060-e0245060
  • DOI: 10.1371/journal.pone.0245060
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Computerised volumetric breast density measurements based on anatomical knowledge on digital mammograms (2019)
  • 著者名/発表者名: Mika Yamamuro, Yoshiyuki Asai, Nao Yasuda, Koji Yamada, Yoshiaki Ozaki, Masao Matsumoto, Takamichi Murakami
  • 雑誌名: INternational Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 巻: 14, suppl. 1 ページ: 126-127
  • 査読あり
• [雑誌論文] Segmentation of glandular area in clinical mammograms using (2019)
  • 著者名/発表者名: M. Yamamuro, Y. Asai, N. Yasuda, K. Yamada, K. Sakaguchi, T. Konishi, Y. Ozaki, M. Matsumoto, T. Murakami
  • 雑誌名: INternational Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 巻: 14, suppl. 1 ページ: 115-116
  • 査読あり
• [雑誌論文] Prediction of glandularity and breast radiation dose from mammography results in Japanese women (2019)
  • 著者名/発表者名: Yamamuro M, Asai Y, Yamada K, Ozaki Y, Matsumoto M, Murakami T
  • 雑誌名: Medical and Biological Engineering and computing 巻: 57 号: 1 ページ: 289-298
  • DOI: 10.1007/s11517-018-1882-4
  • 査読あり
• [学会発表] Surmise of breast density using mammographic X-ray exposure conditions (2023)
  • 著者名/発表者名: Yoshiyuki Asai, Mika Yamamuro, Takahiro Yamada, Yuichi Kimura, Kazunari Ishii, Yohan Kondo
  • 学会等名: 17th INTERNATIONAL CONGRESS FOR RADIATION RESEARCH
  • 国際学会
• [学会発表] Identification of the uncompressed region on digital mammograms for volumetric breast density measurement (2023)
  • 著者名/発表者名: Mika Yamamuro, Yoshiyuki Asai, Takahiro Yamada, Yuichi Kimura, Kazunari Ishii, Yohan Kondo
  • 学会等名: 17th INTERNATIONAL CONGRESS FOR RADIATION RESEARCH
  • 国際学会
• [学会発表] ３次元乳腺密度を指標としたU-netの乳腺領域自動抽出精度の評価 (2022)
  • 著者名/発表者名: 山室美佳，浅井義行，橋本直美，安田奈生，木村浩都，任誠雲，石井一成，山田誉大，根本充貴，木村裕一，吉田久，半田久志, 近藤世範
  • 学会等名: 第32回日本乳癌検診学会学術総会大会
• [学会発表] Robustness of a U-net model for different image processing types in segmentation of the mammary gland region (2022)
  • 著者名/発表者名: 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
  • 学会等名: 16th International Workshop on Breast Imaging
  • 国際学会
• [学会発表] Can radiological technologists create training data for automatically segmenting the mammary gland region in non-dense breasts? (2021)
  • 著者名/発表者名: 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
  • 学会等名: 35th Computer Assisted Radiology and Surgery
  • 国際学会
• [学会発表] 画像処理条件の違いがディープラーニングによる乳腺領域自動抽出及び乳腺密度算出精度に及ぼす影響 (2021)
  • 著者名/発表者名: 山室美佳，浅井義行，橋本直美，安田奈生，木村浩都，任 誠雲，石井一成， 山田誉大，根本充貴，木村裕一，半田久志，吉田 久， 阿部孝司，多田昌裕，波部 斉，永岡 隆，李 鎔範
  • 学会等名: 医用画像情報学会第191回学術大会
• [学会発表] 3次元乳腺密度計測の高精度化に向けたマンモグラム上での脂肪領域画素値の決定法 (2021)
  • 著者名/発表者名: 山室美佳，浅井義行，橋本直美，安田奈生，木村浩都，任誠雲，石井一成，李鎔範
  • 学会等名: 第31回日本乳癌検診学会学術総会
• [学会発表] How to select training data to segment mammary gland region using a deep-learning approach for reliable individualized screening mammography (2021)
  • 著者名/発表者名: Yamamuro, Mika, Asai, Yoshiyuki, Hashimoto, Naomi, Yasuda, Nao, Yamada, Takahiro, et al.
  • 学会等名: SPIE Medical Imaging, 2021
  • 国際学会
• [学会発表] Deep learning-based segmentation of mammary gland region in digital mammograms of scattered mammary glands and fatty breasts (2020)
  • 著者名/発表者名: Mika YAMAMURO, Yoshiyuki ASAI, Naomi HASHIMOTO, Nao, YASUDA, Kenta SAKAGUCHI, Tatsuo KONISHI, Koji YAMADA, Yoshiaki OZAKI, Kazunari ISHII, Yongbum LEE
  • 学会等名: Computer Assisted Radiology and Surgery
  • 国際学会
• [学会発表] Effectiveness of high-luminance display monitors in digital mammography (2020)
  • 著者名/発表者名: Mika YAMAMURO, Yoshiyuki ASAI, Naomi HASHIMOTO, Nao, YASUDA, Koji YAMADA, Yoshiaki OZAKI, Kazunari ISHII, Yongbum LEE
  • 学会等名: Computer Assisted Radiology and Surgery
  • 国際学会
• [学会発表] Computerised volumetric breast density measurements based on anatomical knowledge on digital mammograms (2019)
  • 著者名/発表者名: Mika Yamamuro, Yoshiyuki Asai, Nao Yasuda, Koji Yamada, Yoshiaki Ozaki, Masao Matsumoto, Takamichi Murakami
  • 学会等名: 33rd International Congress on Computer Assisted Radiology and Surgery
  • 国際学会
• [学会発表] Segmentation of glandular area in clinical mammograms using deep learning aimed at volumetric breast density measurement (2019)
  • 著者名/発表者名: Mika Yamamuro, Yoshiyuki Asai, Nao Yasuda, Koji Yamada, Yoshiaki Ozaki, Masao Matsumoto, Takamichi Murakami
  • 学会等名: 33rd International Congress on Computer Assisted Radiology and Surgery
  • 国際学会
• [学会発表] Deep Learningを用いた乳腺密度計測のための乳腺領域の抽出 (2019)
  • 著者名/発表者名: 山室美佳，浅井義行，橋本直美，安田奈生，坂口健太，小西達郎
  • 学会等名: 第29回日本乳癌検診学会学術総会大会
• [学会発表] 身体特性および成育歴情報を用いた乳腺密度の予測 (2019)
  • 著者名/発表者名: 安田奈生，浅井義行，山室美佳，橋本直美，山田浩司，尾崎吉明
  • 学会等名: 第29回日本乳癌検診学会学術総会大会
• [学会発表] Prediction of fibroglandular density and breast dose based on physical characteristics and lifestyle habits (2018)
  • 著者名/発表者名: Mika Yamamuro, Yoshiyuki Asai, Koji Yamada, Yoshiaki Ozaki, Masao Matsumoto, Takamichi Murakami
  • 学会等名: World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering 2018
  • 国際学会
• [学会発表] Development of fibroglandular-variable breast phantom and its application to quantitative assessment of undetectable lesion rate in digital mammography (2018)
  • 著者名/発表者名: Yoshiyuki Asai, Mika Yamamuro, Koji Yamada, Yoshiaki Ozaki, Masao Matsumoto, Takamichi Murakami
  • 学会等名: World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering 2018
  • 国際学会
• [学会発表] マンモグラフィ用モニタの高輝度化の有用性 (2018)
  • 著者名/発表者名: 浅井義行、山室美佳、山田浩司、尾崎吉明、松本政雄、村上卓道
  • 学会等名: 第28回日本乳癌検診学会学術総会
• [学会発表] 3次元乳腺密度解析のための脂肪領域画素値の決定法 (2018)
  • 著者名/発表者名: 山室美佳、浅井義行、山田浩司、尾崎吉明、松本政雄、村上卓道
  • 学会等名: 第28回日本乳癌検診学会学術総会
• [産業財産権] MAMMOGRAPHY APPARATUS (2023)
  • 発明者名: 浅井 義行，山室 美佳，岩井 春樹，倉富 奈央子，他
  • 権利者名: 近畿大学，キヤノンメディカルシステムズ
  • 産業財産権種類: 特許
  • 出願年月日: 2023
  • 外国
• [産業財産権] 乳腺密度計測方法 (2022)
  • 発明者名: 浅井 義行、山室 美佳
  • 権利者名: 学校法人近畿大学
  • 産業財産権種類: 特許
  • 出願年月日: 2022
• [産業財産権] 乳房撮影装置 (2022)
  • 発明者名: 浅井 義行、山室 美佳，岩井 春樹、倉富 奈央子，他
  • 権利者名: 学校法人近畿大学、キャノンメディカルシステムズ株式会社
  • 産業財産権種類: 特許
  • 出願年月日: 2022