人工知能を用いた、非造影MRI乳癌検診技術の確立

利用人工智能建立非对比MRI乳腺癌筛查技术

• 批准号: 19K08131
• 负责人: 高原 太郎
• 金额: $ 2.5万
• 依托单位: Tokai University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2019
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2019-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19K08131/
• 关键词: DWIBS; 乳癌; MONAI; efficient net; 人工知能; 乳癌検診; MRI診断; 深層学習; 非造影MRI; DWIBS法; DWI

これまでの報告内容を基に、先端的AI技術会議であるNVIDIAのGTCで、そのまとめを講演した。以下にその主要な議論点を再掲し、詳細に展開する。1) 検診結果の判定について検討した。これまでのデータに基づくと、軽微な異常（A判定：異常なし、B判定：嚢胞など軽度の異常で心配なし）が全体の判定の80%を占めることが明らかになった。このような軽微な異常の判定を効率化するため、Anomaly GANを用いてAnomaly値判定を行い、これらを迅速に分類・除外する試みを行った。これにより、臨床現場の効率を大きく改善刷る可能性がある。また、迅速な診断によって受診者が結果を受け取るまでの待ち時間を短縮することが可能となり、受診者体験の改善にも寄与すると思われる。2) ドゥイブスマンモグラフィ(DWIBS Mammography: DWIBS-MMG)の診断能力について再確認した。元画像の診断能力（背景に対する腫瘍のコントラスト; CNR）が非常に高いという特性から、これにAI技術を組み合わせることで、非常に高精度な診断結果が得られる可能性がある。我々の実験でもその可能性を確認し、DWIBS-MMGとAIの組み合わせは、新たな診断技術の一つとして期待できる。3) NVIDIAの新しいAI solution、MONAI COREの導入について報告する。以前はXcetpionを用いたが、MONAI COREを導入した結果、診断成績がさらに向上することを確認した。また、efficient netの利用により、その効果は一層引き立ち、ROCで90%を超える結果を達成した。特に、この手法により、難解とされてきた濃縮嚢胞の診断が大幅に改善されたことを実証した。

This report is based on a presentation at NVIDIA's GTC. The following are the main points of discussion. 1)The results of the examination are determined by the examination. The judgment of the whole is 80% of the judgment of the whole. Anomaly GAN is used to determine whether an Anomaly exists, whether an anomaly exists or not. The clinical field efficiency is greatly improved. To diagnose quickly, to shorten the waiting time for the patient to receive the result, to shorten the waiting time for the patient to improve the patient's health, to shorten the waiting time for the patient to improve the patient's health, and to shorten the waiting time for the patient to improve the patient's health. 2)The diagnostic capability of DWIBS Mammography (DWIBS-MMG) is reconfirmed. The diagnostic ability of meta-images (background to tumor selection; CNR) is very high, the characteristics are very high, the AI technology is very high, and the diagnostic results are very high. We are looking forward to seeing the possibility of a new diagnostic technology for DWIBS-MMG and AI. 3)NVIDIA's new AI solution, MONAI CORE's import report Previous Xcetpion, MONAI CORE results, diagnostic results, and The result of using efficient net is achieved by one layer of lead and ROC is 90%. The diagnosis of concentrated cells has been greatly improved by this method.

项目成果

Whole‐body diffusion‐weighted magnetic resonance imaging: Diagnosis and follow up of prostate cancer and beyond

全身弥散加权磁共振成像：前列腺癌及其他癌症的诊断和随访

• DOI: 10.1111/iju.14497
• 发表时间: 2021
• 期刊: International Journal of Urology
• 影响因子: 2.6
• 作者: Yoshida Soichiro;Takahara Taro;Arita Yuki;Sakaino Shinjiro;Katahira Kazuhiro;Fujii Yasuhisa
• 通讯作者: Fujii Yasuhisa

METastasis Reporting and Data System for Prostate Cancer as a Prognostic Imaging Marker in Castration-resistant Prostate Cancer

• DOI: 10.1016/j.clgc.2019.12.010
• 发表时间: 2020-08-01
• 期刊: CLINICAL GENITOURINARY CANCER
• 影响因子: 3.2
• 作者: Yoshida, Soichiro;Takahara, Taro;Fujii, Yasuhisa
• 通讯作者: Fujii, Yasuhisa

The potential of AI as a diagnostic aid in MRI breast cancer screening

人工智能作为 MRI 乳腺癌筛查诊断辅助的潜力

• DOI: 10.3804/jjabcs.30.153
• 发表时间: 2021
• 期刊: Nihon Nyugan Kenshin Gakkaishi (Journal of Japan Association of Breast Cancer Screening)
• 作者: 平原 大助 ;高原 太郎
• 通讯作者: 高原 太郎

非造影MRIによる乳癌診断の新しいアプローチ

使用非对比 MRI 诊断乳腺癌的新方法

• 发表时间: 2020
• 作者: 岩野信吾;伊藤倫太郎;神谷晋一朗;中村彰太;芳川豊史;長縄慎二;山田 哲;宮崎 将也;高原 太郎
• 通讯作者: 高原 太郎

非造影MRIによる乳がん検診の実績

使用非对比 MRI 进行乳腺癌筛查的结果

• 发表时间: 2019
• 作者: 小橋川新子;新家英;菓子野元郎;森英一朗;高原 太郎
• 通讯作者: 高原 太郎