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

开发人工智能（深度学习），用于乳腺超声检查中的实时乳腺癌检测和恶性肿瘤预测

• 批准号: 22K12872
• 负责人: 中田 典生
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Jikei University School of Medicine
• 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 2027-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K12872/
• 关键词: 人工知能; 機械学習; 深層学習; 超音波診断; 乳腺

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。

This study aims to develop artificial intelligence (AI) and evaluate the accuracy of breast ultrasound imaging in breast tumor detection, breast tumor quality assessment, breast tumor quality assessment, and breast tumor prediction. The purpose of the study in 2022 is to create a self-designed breast ultrasound animation image for breast tumor detection and benign diagnosis. 2022 Research Implementation Plan: Revision and arrangement of existing breast disease data in the past 7 years (2022): self-designed breast ultrasound images (2992 total cases, 1778 internal lesions, and 1214 benign lesions) from pathological examination results in the past 7 years from 2009 to 2015. 5 types of molecular classification of breast cancer (including A, B[HER negative], B [HER2 positive], B[HER 2 positive], B[HER negative], B [HER2 positive], B[HER2 positive], B [HER negative], B [HER2 positive], B [HER negative], B [HER positive], B [HER positive] These ultrasound images include B, C, D, and contrast ultrasound images.