Development of new method for differentiating benign and malignant breast lesions using synthetic MRI and artificial intelligence
利用合成 MRI 和人工智能开发区分乳腺良恶性病变的新方法
基本信息
- 批准号:22K07797
- 负责人:
- 金额:$ 2.25万
- 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:2022
- 资助国家:日本
- 起止时间:2022-04-01 至 2026-03-31
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
本研究の目的は、手法A:Synthetic MRIから得たマッピング画像から作成したAIによる良悪性判定プログラム、手法B:放射線科医によるBI-RADSでのカテゴリー分類の2種類の方法での乳腺病変の良悪性の診断能を比較し、Synthetic MRIとAIを用いた新たな診断方法の確立である。<手法A>2022年度はSynthetic MRIにより作成した造影前後の3種類の定量値(T1値、T2値、プロトン密度)のマッピング画像から病変部を含むスライスをjpeg形式で抽出して学習用画像とし、AIを用いた良悪性判定プログラムを作成し診断能を算出した。まずは、mass病変(178人、185病変 良性:51、悪性:134)のみを対象に検討した。プログラム作成では、学習画像からレディオミクス特徴量を抽出し、機械学習で解析する方法を用いた。矩形トリミング・マスク・画像フィルター処理後に88種のレディオミクス特徴量を抽出した。造影前・後の各3種類(合計6種類)のマッピング画像から得た528種の特徴量から100種を特徴量選択し、機械学習用データセットとした。機械学習ではStratified 3-fold交差検証を行い、平均診断能を評価した。造影前後の画像フィルター18種類、6通りの機械学習手法の18×18×6=1944通りの組み合わせ中、最も高い平均正診率のモデルを結果とした。正診率が最も高いのは造影前画像にBilateralフィルター、造影後画像にCurvatureFlowフィルターを使用し、ナイーブベイズで学習したモデルで、悪性病変に対して感度0.76、特異度0.63、陽性的中率0.87、陰性的中率0.47、F値0.81、正解率0.73という結果を得た。<手法B>2022年度は、上記の手法Aに用いた185病変について、2名の放射線科医が、BI-RADSでのカテゴリー分類を行った。
The purpose of this study is to establish A new diagnostic method for breast disease by comparing the diagnostic ability of two kinds of methods of BI-RADS classification in radiology and by comparing the diagnostic ability of BI-RADS classification in radiology. <Method A> In 2022, three quantitative values (T1 value, T2 value, and density) of Synthetic MRI images before and after imaging were extracted in jpeg format, and AI was used to determine the diagnostic ability. There were 178 cases of mass disease, 185 cases of benign disease, 51 cases of malignant disease, and 134 cases of malignant disease. The method of creating and learning portrait features is used to extract and analyze mechanical learning. 88 kinds of characters are extracted after processing. Before and after imaging, 3 types (6 types in total) were selected from 528 types of features, 100 types of features, and mechanical learning. Machine learning is a Stratified 3-fold cross test, and the average diagnostic ability is evaluated. 18 types of images before and after imaging, 6 channels of mechanical learning techniques, 18×18×6=1944 channels of combination, the highest average correct diagnosis rate, and the highest results. The correct diagnosis rate was the highest in the pre-contrast image, in the post-contrast image, in the Curvature Flow, in the study, in the disease sensitivity 0.76, in the specificity 0.63, in the positive median rate 0.87, in the negative median rate 0.47, in the F value 0.81, in the correct diagnosis rate 0.73. <Method B> In 2022, the above method A was used in 185 diseases, 2 radiologists and BI-RADS were classified.
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Synthetic MRIから得たマッピング画像の レディオミクス特徴量を用いた機械学習による 乳腺腫瘤の良悪性鑑別の試み
尝试使用从合成 MRI 获得的映射图像的放射组学特征进行机器学习来区分良性和恶性乳腺肿块
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:松田卓也
- 通讯作者:松田卓也
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