研究課題
乳癌の罹患率は日本の女性に起こる癌のうち最も高く，死亡率の低下には早期発見が最も重要である．現在はマンモグラフィ（MG）による検診がスタンダードであるが，日本人女性は乳腺濃度が比較的高いことなどから，超音波検査を併用した検診や，乳腺超音波自動ボリュームスキャナ（ABVS）の有用性も認められている．しかし，データの増加により読影医の負担も増加している．そこで，乳癌の画像診断の高精度化と効率化を目指し，MG，乳腺超音波画像，ABVS等で見つかった画像の対応付けと，各モダリティおよびマルチモダリティによる画像診断支援システムの開発を目指した．過去2年間ではABVS画像における病変の自動検出手法の開発や，深層学習を用いたMG上の病変の鑑別診断，類似画像検索手法の開発に取り組んだ．また，マルチモダリティによる病変の対応付けのためのファントム画像を用いた実験を行った．しかし，利用したファントムの画像はノイズレベルが非常に高く腫瘤の対応付けが困難であった．本年度は新たに別のメーカのファントムの撮影を行い，腫瘤の対応付けに取り組んだ．本ファントムについては，ABVSのみでの撮影しかできなかったため，モデル位置との対応付けに取り組んだ．対応付けが可能となれば，MGとABVS画像における所見の比較が容易になり，診断の効率化に貢献できる．ABVS上腫瘤位置の特定にはある程度成功したが，ABVSの撮影時の圧迫による変形率が一定でないため対応付けにはさらなる改善が必要である．また，病変の鑑別診断支援システムとして，マルチモダリティデータを用いた類似画像検索手法の開発に取り組んだ．単一モダリティのときと比較して，マルチモダリティデータを用いた時の方が高い精度が得られ，マルチモダリティ情報の有用性を確認した．本研究で得られた成果は，さらに改良を行うことで乳癌の画像診断支援に役立つと考えられる．
すべて 2020
すべて 雑誌論文 (2件) (うち査読あり 2件) 学会発表 (1件) (うち国際学会 1件)
Computers in Biology and Medicine
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