1998 Fiscal Year Annual Research Report
マンモグラフィにおける人工知能(ニューラルネットワーク)を用いた自動診断の試み
Project/Area Number |
10770467
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Research Institution | Kansai Medical University |
Principal Investigator |
魚川 享資 関西医科大学, 医学部, 助手 (20298847)
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Keywords | 人工知能 / 画像処理 / 乳房画像 |
Research Abstract |
コンピューターに学習させたニューラルネットワーク(人工知能)を用いた診断が、どの程度有効なのかを、病理診断の結果と照合検討する。ニューラルネットワークを施行するに際して、どのような特徴量が診断に有効か、すなわち医師が石灰化のどのような特徴を見て判定を下せば良いのかを客観的に明らかにする。 乳腺疾患(悪性:乳癌、良性:主に線維腺腫)で組織診断のついたもののマンモグラフィー(GE社:セノグラフDMRを使用)をフィルムデジタイザー(キャノン社:Film-Scanner300を使用)にて80ミクロン分解能でコンピュータに取り込む。画像は、すべてDICOM画像にて処理する。この取り込まれた80ミクロン分解能の画像から石灰化のある部分を256×256ピクセルでROI画像を抽出する。この選択された特徴量面においてコンピューターにニューラルネットワークを学習させ、ラウンドロビン法によりニューラルネットワークを試験した結果をROC解析しAz値を求め評価を試みた。 現在、組織診のついている乳癌、線維腺腫のマンモグラフィーをDICOM画像に変換、2値化する。2)オリジナルのマンモグラフィーの診断の根拠になった部分が2値化された画像に残っているかを確認した上で16の特徴量を選定する。3)選定された16の特徴量をそれぞれ正規化し、それらを用いてすべての2種類の特徴量面でコンピューターにニューラルネットワークを学習させる段階である。その結果をラウンドロビン法で解析しAz値を求め、その有用性を検討している。
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