乳腺超音波検査におけるリアルタイム乳癌検出と悪性度予測人工知能（深層学習）の開発

本研究計画は、乳腺超音波検査動画像から乳腺腫瘤を検出して、その良悪性判定、また悪性と判定した場合はその分子サブタイプおよび予後予測を行う人工知能（以下ＡＩ）を開発して、その精度評価を行う. 2022年度の研究の目標としては、自施設の乳腺超音波動画像データアーカイブから、リアルタイム動画像乳腺腫瘤検出および良性判定のためのテストデータを作成することである。2022年度の研究実施計画では、既存の過去7年間の乳腺症例データベースの改修・整理（2022年度）：自施設では、2009年から2015年までの7年間の病理組織検査結果を有する乳腺超音波画データベース（全例2992例、内訳は悪性1778例、良性1214例）が既に構築されている。このデータベースから乳癌の5種類の分子サブタイプ分類（ルミナールA、ルミナールB[HER陰性]、ルミナールB[HER2陽性]、トリプルネガティブ、 HER2タイプ）、患者予後（再発転移や遠隔転移の有無、5年生存率）と超音波画像の紐づけ作業を行う（乳腺症例データベースを追加整理）。この超音波画像にはBモード、カラードプラ画像、造影超音波画像が含まれている。

本研究計画は、乳腺超音波検査動画像から乳腺腫瘤を検出して、その良悪性判定、また悪性と判定した場合はその分子サブタイプおよび予後予測を行う人工知能（以下ＡＩ）を開発して、その精度評価を行う. 2022年度の研究の目標としては、自施設の乳腺超音波動画像データアーカイブから、リアルタイム動画像乳腺腫瘤検出および良性判定のためのテストデータを作成することである。2022年度の研究実施計画では、既存の過去7年間の乳腺症例データベースの改修・整理（2022年度）：自施設では、2009年から2015年までの7年間の病理組織検査結果を有する乳腺超音波画データベース（全例2992例、内訳は悪性1778例、良性1214例）が既に構築されている。このデータベースから乳癌の5種類の分子サブタイプ分類（ルミナールA、ルミナールB[HER陰性]、ルミナールB[HER2陽性]、トリプルネガティブ、 HER2タイプ）、患者予後（再発転移や遠隔転移の有無、5年生存率）と超音波画像の紐づけ作業を行う（乳腺症例データベースを追加整理）。この超音波画像にはBモード、カラードプラ画像、造影超音波画像が含まれている。