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人工知能を応用したわが国における個別化乳癌検診の実践

人工知能を応用したわが国における個別化乳癌検診の実践
日本利用人工智能实施个性化乳腺癌筛查
批准号:
18K07736
负责人:
浅井 義行
金额:
$2.75万
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:
2018
资助国家:
日本
项目状态:
已结题
起止时间:
2018-04-01 至 2024-03-31

项目摘要

项目成果

相关文献

中文摘要
翻译
当該年度もCOVID-19感染症拡大に伴う延長期間であった。過去4年間において人工知能(ディープラーニング)を応用した3次元乳腺密度の計測手法を確立した.その計測精度は商用として用いられている市販装置を上回るものであったが,一方で乳房内に含まれる脂肪組織の量が顕著に少ない乳房においては十分な計測精度を保つことが困難という欠点があった.そこで,今年度はより一層計測精度の向上を図るべく,我々が開発した計測手法を改良し,乳房中に含まれる脂肪量に依存せずどんな乳房に対しても安定した乳腺密度を計測できる手法を開発した.また,この新たな乳腺密度計測手法を開発する過程において,乳腺密度計測において含めてはならない領域(非圧迫領域)の自動検出法を考案し,マンモグラム上に警告表示する技術を開発した.この技術により,従来からの課題であった厚い乳房において乳腺密度が過小評価されるという現象を未然に防ぐことに成功し,昨年12月に特許出願した.当該年度に得られたもう一つの成果は,乳房画像が無くても,記録されているマンモグラムの撮影条件を使って乳腺密度を推定可能であることを見出したことである.近年,乳腺密度の経時変化を乳癌診療のバイオマーカーとして利用する研究が行われつつあるが,安定した成果を得るには至っていない.その理由は過去に遡って乳腺密度を計測することができないためである.我々が見出した乳腺密度推定法は画像を用いないため,撮影実績だけあれば過去に遡って乳腺密度を算出できるため,今後のバイオマーカー研究の発展に貢献するものである.
英文摘要
当該年度もCOVID-19感染症拡大に伴う延長期間であった。過去4年間において人工知能(ディープラーニング)を応用した3次元乳腺密度の計測手法を確立した.その計測精度は商用として用いられている市販装置を上回るものであったが,一方で乳房内に含まれる脂肪組織の量が顕著に少ない乳房においては十分な計測精度を保つことが困難という欠点があった.そこで,今年度はより一層計測精度の向上を図るべく,我々が開発した計測手法を改良し,乳房中に含まれる脂肪量に依存せずどんな乳房に対しても安定した乳腺密度を計測できる手法を開発した.また,この新たな乳腺密度計測手法を開発する過程において,乳腺密度計測において含めてはならない領域(非圧迫領域)の自動検出法を考案し,マンモグラム上に警告表示する技術を開発した.この技術により,従来からの課題であった厚い乳房において乳腺密度が過小評価されるという現象を未然に防ぐことに成功し,昨年12月に特許出願した.当該年度に得られたもう一つの成果は,乳房画像が無くても,記録されているマンモグラムの撮影条件を使って乳腺密度を推定可能であることを見出したことである.近年,乳腺密度の経時変化を乳癌診療のバイオマーカーとして利用する研究が行われつつあるが,安定した成果を得るには至っていない.その理由は過去に遡って乳腺密度を計測することができないためである.我々が見出した乳腺密度推定法は画像を用いないため,撮影実績だけあれば過去に遡って乳腺密度を算出できるため,今後のバイオマーカー研究の発展に貢献するものである.
期刊论文(21)
专著(0)
科研奖励(0)
会议论文
乳房撮影装置
乳腺X线摄影装置
DOI: --
发表时间: 2022
期刊:
影响因子: --
作者: []
通讯作者:
Computerised volumetric breast density measurements based on anatomical knowledge on digital mammograms
基于数字乳房 X 光检查解剖知识的计算机化乳房体积密度测量
DOI: --
发表时间: 2019
期刊: INternational Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery
影响因子: 3
作者: [Mika Yamamuro, Yoshiyuki Asai, Nao Yasuda, Koji Yamada, Yoshiaki Ozaki, Masao Matsumoto, Takamichi Murakami]
通讯作者: Takamichi Murakami
Deep learning-based segmentation of mammary gland region in digital mammograms of scattered mammary glands and fatty breasts
基于深度学习的分散乳腺和脂肪乳房数字乳房 X 光照片中乳腺区域的分割
DOI: --
发表时间: 2020
期刊:
影响因子: --
作者: [Mika YAMAMURO, Yoshiyuki ASAI, Naomi HASHIMOTO, Nao, YASUDA, Kenta SAKAGUCHI, Tatsuo KONISHI, Koji YAMADA, Yoshiaki OZAKI, Kazunari ISHII, Yongbum LEE]
通讯作者: Yongbum LEE
Can radiological technologists create training data for automatically segmenting the mammary gland region in non-dense breasts?
放射技术人员能否创建训练数据来自动分割非致密乳房中的乳腺区域?
DOI: --
发表时间: 2021
期刊:
影响因子: --
作者: [Mika YAMAMURO, Yoshiyuki ASAI, Naomi HASHIMOTO, Nao YASUDA, Takahiro YAMADA, Mitsutaka NEMOTO, Yuichi KIMURA, Hisashi HANDA, Hisashi YOSHIDA, Koji ABE, Masahiro TADA, Hitoshi HABE, Takashi NAGAOKA, Yoshiaki OZAKI, Seiun NIN, Kazunari ISHII, Yongbum LEE]
通讯作者: Yongbum LEE
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