| 研究課題/領域番号 |
23K10899
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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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| 審査区分 |
小区分59040:栄養学および健康科学関連
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| 研究機関 | 新潟医療福祉大学 |
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研究代表者 |
甲斐 千遥 新潟医療福祉大学, 医療技術学部, 助教 (90963934)
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| 研究分担者 |
近藤 敏志 室蘭工業大学, 大学院工学研究科, 教授 (20821060)
笠井 聡 新潟医療福祉大学, 医療技術学部, 教授 (60842713)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023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)
2025年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2024年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | 医用画像AI / 乳がん / 繰り返し受診 / マンモグラム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
乳がん検診ではマンモグラフィ検査が推奨されているが、マンモグラム上に明らかな乳がん所見を呈していない場合には、医師による診断も困難であり乳がん所見を指摘することが難しい。いったん所見なしと判定された受診者の中には、自覚症状が出るまで検診を長期間受診せず、発見が遅れてしまう可能性があり、定期的な検診の受診勧奨や乳がんの早期発見が大きな課題となっている。本研究の目的は、明らかな乳がん所見を呈していないマンモグラムからデータ診断を用いた人工知能(AI)によって乳がんの予兆を予測し、定期的な検診の受診や医師による診療へ促すシステムの開発を通して、検診の受診勧奨と乳がんの早期発見に貢献することである。
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、明らかな乳がん所見を呈していないマンモグラムからデータ診断を用いた人工知能(AI)によって乳がんの予兆を予測し、定期的な検診の受診や医師による診療へ促すシステムの開発を通して、検診の受診勧奨と乳がんの早期発見に貢献することである。
乳がんの予兆を評価するためには、マンモグラムの比較読影・比較評価が重要となる。そこで本年度は、乳腺量や乳腺構造の左右比較と経時的変化の定量化AIアルゴリズムの開発に取り組んだ。
乳腺量の評価においては、マンモグラムから乳腺量を推定するAIの開発と臨床評価を実施した。乳腺構造の評価においては、マンモグラムの左右差もしくは経時変化の差分を強調するために、マンモグラムのサブトラクション処理を開発した。軟組織からなる乳房では、ポジショニングが難しく毎回同じ画像を再現できないという課題に対し、複数角度から撮影されたマンモグラムから乳房内の局所的乳腺構造の対応点を推定することで、マンモグラム同士の位置合わせを行い、位置合わせを行ったマンモグラムの差分処理を行うことで、サブトラクション処理を実現している。また、位置合わせ精度については乳腺量や乳房厚などのマンモグラムから算出される因子ごとに解析することで、臨床的有用性の評価に着手している。
今後は、開発した定量化AIを臨床評価に適用することで、明らかな乳がん所見を呈していないマンモグラムから乳がんの予兆を評価することができるのか検証していく。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本研究では繰り返し受診のマンモグラムがポイントとなる。軸となる乳腺量や乳腺構造の左右比較と経時的変化の定量化AIアルゴリズムの開発に取り組むことができた。現在は学会発表と論文化に向けて成果をまとめているところである。
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| 今後の研究の推進方策 |
乳がんの予兆予測AIアルゴリズムの開発のために、現在実施しているAI開発には引き続き努める。今後は、本AIを用いた乳がんの予兆予測を確認するための臨床評価に力を入れ、論文執筆まで完了させたい。
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