乳房MRI・非腫瘤性造影効果に対するマルチパラメトリック診断手法の確立

乳腺MRI/非质量对比增强多参数诊断方法的建立

基本信息

  • 批准号:
    20K08033
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.66万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份:
    2020
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2020-04-01 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

本研究の最終目的は、乳房MRIにおける非腫瘤性造影効果のマルチパラメトリック診断による診断精度の向上と病変抽出・悪性度確立分布図(malignant probability map: MP-map)の構築を目指すことである。2022年度は引き続き症例を集積し、非腫瘤性造影病変の自動抽出モデル構築の改善を行った。前年度を踏襲し、ダイナミックMRIの画像データを用い、ダイナミックMRI各時相におけるボクセルの信号値に基づき、機械学習により非腫瘤性造影病変を正常乳腺の造影効果と区別して自動抽出するモデルを作成、精度の向上に努めた。また別に、乳腺専門の放射線科医がMRI上の非腫瘤性造影効果に対して手動で関心領域を設定し、機械学習を用い良悪性診断モデルを作成。作成した診断モデルを、経験年数の異なる放射線科読影医の診断能と対比する試みを行った。
The ultimate goal of this study was to construct a diagnostic accuracy index for breast MRI imaging results of non-neoplastic lesions, and to establish a malignant probability map (MP-map). In 2022, the collection of cases and the improvement of automatic extraction and construction of non-tumor imaging diseases were carried out. Previous year's MRI imaging data acquisition, MRI signal acquisition, machine learning, non-tumor imaging, and normal breast imaging results, automatic extraction, and improvement of accuracy The radiologists of the breast and breast regions set up the non-tumor imaging results on MRI manually and use mechanical learning to create the diagnostic results. To make a diagnosis, the radiology department should compare the diagnostic ability of the radiology department with the diagnostic ability of the radiology department.

项目成果

期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
ダイナミック乳房MRI画像における各時相の信号値を用いた非腫瘤性造影病変抽出
利用动态乳腺MRI图像中各时相信号值提取非肿块对比增强病灶
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    入谷将平;中山良平;檜作彰良;後藤眞理子;酒井晃二
  • 通讯作者:
    酒井晃二
Ultrafast dynamic contrast-enhanced breast MRI for the diagnosis of non-mass enhancement
超快动态对比增强乳腺 MRI 用于诊断非肿块增强
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Mitsuhiro Hisano;Mariko Goto;Maki Kiba;Kei Yamada
  • 通讯作者:
    Kei Yamada
乳房MRIと乳癌のリスクに関する様々な話題について
与乳房 MRI 和乳腺癌风险相关的各种主题
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kenji Hirata;Yuko Uchiyama;Shiro Watanabe;Sho Furuya;Kohsuke Kudo;後藤眞理子
  • 通讯作者:
    後藤眞理子
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  • 通讯作者:
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    $ 2.66万
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    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

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  • 资助金额:
    $ 2.66万
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    $ 2.66万
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知道了