| 研究課題/領域番号 |
20H03738
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
植田 琢也 東北大学, 医学系研究科, 教授 (40361448)
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| 研究分担者 |
佐谷 望 東北医科薬科大学, 医学部, 助教 (50816444)
原田 達也 東京大学, 先端科学技術研究センター, 教授 (60345113)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 乳癌 / マンモグラフィ / 診断支援 / 人工知能 |
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| 研究実績の概要 |
本年度は、「Deep learning model to predict Ki-67 expression of breast cancer using digital breast tomosynthesis」の研究を完了し、論文成果がBreast Cancer学術誌にacceptされた。この研究では、デジタル乳房トモシンセシス（DBT）画像を用いて、乳がんのKi-67発現を予測する深層学習モデルの開発に成功した。Ki-67発現予測はは乳がんの予後に関与する因子で、重要な臨床的意義をもつ
加えて、聖路加国際病院の乳がんトモシンセシス画像データセットに、東北大学乳腺外科から提供された画像データへのアノテーション作業を行い、研究に必要なデータセットの作成を進めた。これにより、マンモグラフィ、トモシンセシス、MRIといったマルチモダリティによる研究が可能となり、乳がん診断の精度向上に貢献する研究を推進した。
また、新たな深層学習モデルである「Multiscale Image Morphological Extraction Vision Transformer (MIME-ViT)」の開発に取り組んだ。MIME-ViTは、Vision Transformer（ViT）とConvolutional Neural Networks（CNN）を統合することで、乳房マンモグラフィー画像の多スケール形態学的特徴を捉える能力に特化したモデルである。この研究は、乳がんのより正確な検出と診断を目指し、マンモグラフィー画像解析における新たなアプローチを提案している。現在、MIME-ViTに関する研究成果は投稿準備中であり、近い将来、学術誌への掲載を目指している。
これらの研究は、AI技術を活用した乳がん診断方法の進化に寄与するものであり、より効果的な乳がん診断・治療戦略の開発に貢献していく所存である。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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