深層学習における放射線画像を使用した学習済みFine Tuningモデルの作製

2020 年度 実施状況報告書

• 研究課題/領域番号: 18K15597
• 研究機関: 大阪市立大学
• 研究代表者: 堤 真一 大阪市立大学, 大学院医学研究科, 非常勤講師 (60647866)
• 研究期間 (年度): 2018-04-01 – 2022-03-31
• キーワード: 深層学習 / マンモグラフィ

研究実績の概要

Japanese journal of radiologyにVisualizing "featureless" regions on mammograms classified as invasive ductal carcinomas by a deep learning algorithm: the promise of AI support in radiology.という論文が発表できた。これは、マンモグラフィから乳がんの病理分類を試みる研究で、大量のマンモグラフィを用いることで実現できた。本研究は、科研費の課題である「深層学習における放射線画像を使用した学習済みFine Tuningモデルの作製」を背景に作成されたものであり、本科研費の成果と言える。

現在までの達成度 (区分)

1: 当初の計画以上に進展している

理由

当初の予定である「深層学習における放射線画像を使用した学習済みFine Tuningモデルの作製」であるが、マンモグラフィのモデルに関して作成できた。また、そのモデルをベースにした論文も出版されたので、順調な進捗と言える。

今後の研究の推進方策

本研究を生かしてさらなる発展研究に望む可能性はあるが、それには数年間を要することが予測される。引き続き息の長い研究が必要である。

次年度使用額が生じた理由

コロナで予定費用に変更があったため。

研究成果

• [雑誌論文] Visualizing “featureless” regions on mammograms classified as invasive ductal carcinomas by a deep learning algorithm: the promise of AI support in radiology (2020)
  • 著者名/発表者名: Ueda Daiju、Yamamoto Akira、Takashima Tsutomu、Onoda Naoyoshi、Noda Satoru、Kashiwagi Shinichiro、Morisaki Tamami、Tsutsumi Shinichi、Honjo Takashi、Shimazaki Akitoshi、Goto Takuya、Miki Yukio
  • 雑誌名: Japanese Journal of Radiology 巻: - ページ: -
  • DOI: 10.1007/s11604-020-01070-9
  • 査読あり