| 研究課題/領域番号 |
19K08131
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| 研究機関 | 東海大学 |
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研究代表者 |
高原 太郎 東海大学, 工学部, 教授 (50308467)
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| 研究分担者 |
吉岡 直紀 国際医療福祉大学, 大学病院, 教授 (10292913)
風間 俊基 東海大学, 医学部, 准教授 (70375781)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 乳癌 / MRI診断 / 深層学習 |
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| 研究実績の概要 |
癌は女性の癌罹患率トップで、勤労世帯(若年)に発生するため社会損失が大きい。ドゥイブス マンモグラフィ(DWIBS Mammography: DWIBS-MMG)は、これまでの 研究で、(1) X-MMGより高い検出能・(2)完全無被曝・(3)無痛という特長が分かっている。しかし同法の施行には、マンパワー(画像診断医)の限界が存在し普及 が難しい。
このためAI(深層学習)を用いて自動診断できるようにすることで、問題を解決する。
2019年は、モデルの構築を試行した。b=1500 s/mm^2の拡散強調画像における有意高信号濃霧 と、T2強調画像における嚢胞の有無についての自動診断能を調べた。画像処理能力が高いとされているXpectionを用いた。嚢胞検出は癌の検出には直接しない が、拡散強調画像の有意高信号には、濃縮嚢胞が含まれる(contamination)を起こすため、有意高信号から嚢胞部分を差分する必要があるためである。前者の AUCは0.87、後者のAUCは0.94で、いま少しの能力の向上が必要と考えられた。
2020年は、コロナ禍で活動が制限された。このため内的にできる研究を進め、AI処理の際に障害となるアーチファクト低減のため、3Dプリンタを導入して乳房画像取得における台座作成を行った。また2019年で検討したマルチパラメトリック的なAIアプローチをすすめるために、組み合わせ診断についての学会発表を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
コロナ禍による活動制限がずっと続いており、施設訪問ができていない。ワクチン接種を2021年5月から受けられる予定となっているので、緊急事態宣言の発令状況を見ながら研究を進めていく。
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| 今後の研究の推進方策 |
施設訪問の実施と併せ、入力症例数を増やし、また嚢胞のなかで濃縮嚢胞であることの判定を改善するため、従来使用していた拡散強調画像と脂肪抑制T2強調画像のみならず、 脂肪抑制T1強調画像も加えて検討を行い、年内に性能評価を行う予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナ禍で施設訪問などが出来なかったために支出が減った。ワクチン接種が進んでくることにより本年に支出をする予定となりました。
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