マンモグラムを用いた乳がんの成長予測による検診の受診勧奨および早期発見の実現

通过使用乳房 X 光检查预测乳腺癌生长，鼓励筛查并实现早期发现

基本信息

批准号：
22K21252
负责人：
甲斐千遥
金额：
$ 1.83万
依托单位：
Niigata University of Health and Welfare
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-08-31 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22K21252/
关键词：
医用画像AI 乳がんマンモグラム

项目摘要

本研究の目的は、マンモグラムを入力としたデータ診断AIによって乳がんの成長予測を行い、検診の受診勧奨を行う最適化システムを開発することである。本年度は、マンモグラムおよび臨床データのデータベース構築と乳がんの成長予測AIアルゴリズムの構築と評価を行った。データベースの構築では、研究協力機関の正常症例と乳がん症例に対し、患者ごとにデータを整理した。乳がん症例に対しては、どの時点で癌が発見されたかの紐づけも行った。乳がんの成長予測AIアルゴリズムの構築と評価では、構築したデータベースに基づき、マンモグラムを入力情報とした、乳がんの成長を予測する回帰型のDeep Learning技術の開発を行った。まずは、予測因子として乳腺領域の濃度の上昇を予測するために、正常症例のマンモグラムを入力とし、乳腺量を推定するAIの開発を行った。また、精度向上を目的として、正常症例のマンモグラムに臨床データを入力情報に加えて、乳腺の量を推定するAIの開発にも取り組んでいる。構築したデータベースにおいて、本AIを用いた乳がんの成長予測を確認するための臨床評価にも着手している。

这项研究的目的是开发一种优化系统，该系统使用乳房X线照片使用数据诊断AI输入来预测乳腺癌的生长并鼓励检查。今年，我们构建了乳房X线照片和临床数据的数据库，并构建和评估了乳腺癌生长预测AI算法。在数据库构建中，针对每位患者的正常病例和研究合作伙伴机构的乳腺癌病例组织了数据。在乳腺癌病例中，我们还将发现癌症的时间点联系起来。在乳腺癌生长预测的AI算法的构建和评估中，我们开发了一种回归深度学习技术，该技术基于构建的数据库，将乳腺癌作为输入信息预测乳腺癌的生长。首先，为了预测乳腺区域作为预测因子的浓度增加，我们开发了一种AI，该AI估计正常病例的乳房X线照片作为输入。此外，为了提高准确性，我们还致力于开发AI，除了将临床数据输入到乳房X线照片外，还可以估计正常情况下乳房X线照片的数量。在我们构建的数据库中，我们还开始开始临床评估，以确认使用此AI的乳腺癌生长预测。