| 研究課題/領域番号 |
18K07736
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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52040:放射線科学関連
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| 研究機関 | 近畿大学 |
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研究代表者 |
浅井 義行 近畿大学, 大学病院, 技術職員 (30639307)
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| 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)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2024-03-31
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| 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 |
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| 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．
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| 自由記述の分野 |
放射線診断学
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| 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.
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