人工知能を用いた乳房構成の自動評価システムの作成

利用人工智能创建自动乳房形态评估系统

• 批准号: 21K16386
• 负责人: 関根 速子
• 金额: $ 2.91万
• 依托单位: International University of Health and Welfare
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K16386/
• 关键词: 乳房構成; マンモグラフィ; 高濃度乳房; 人工知能; 検診マンモグラフィ; デンスブレスト

マンモグラフィにおける乳房の構成は、脂肪性、乳腺散在、不均一高濃度、極めて高濃度の4つに分類される。不均一高濃度および極めて高濃度の場合は、「高濃度乳房」と判定される。高濃度乳房においては、マンモグラフィを撮影しても正常乳腺に病変が隠されてしまう可能性があるため、乳癌の早期発見のためには、比較読影や超音波検査の追加などのアプローチの有用性を検証すべきである。しかしながら、高濃度乳房の判定については、専門家の間でも判断が分かれる画像が多い。また、多量のマンモグラフィを読影する検診においては、乳房構成よりもカテゴリー判定を重視すべきであることから、人工知能を用いた乳房構成を自動判定システムの作成は、乳癌検診において有用であると推考する。本研究の目的は、マンモグラフィの乳房構成を自動判定するモデルを作成することである。乳房の構成は、年齢や乳房の大きさに影響を受けることが知られているため、撮影時の年齢は重要な情報として抽出対象とした。撮影時の乳房厚が3cm未満の場合は、画像上の乳房構成の評価より脂肪性よりに判定する場合が多いことから、3cm未満の乳房厚の画像を除いた。連携施設より、それぞれの乳房構成のマンモグラフィをDICOMにて提供していただいた。これを、昨年度に作成したプログラムを使用して、乳房の画像部分のみをそれぞれ抽出し、また同時に、DICOM情報として含まれる年齢を自動抽出した。こうして得られた情報をもとに、乳房構成を判定する初期モデルを作成し、既存の画像を用いてその予測精度を評価した。

乳房 X 光检查中的乳房成分分为四种类型：脂肪型、分散型乳腺、不均匀致密型和极度致密型。高密度不均匀、密度极高的情况，判定为“高密度乳腺”。在致密的乳房中，即使进行乳房X光检查，病变也可能隐藏在正常乳腺中，因此应该验证比较图像解释和超声检查等方法对于早期发现乳腺癌是有用的。然而，对于致密乳房的判定，很多图像甚至在专家之间也存在分歧。此外，在涉及解读大量乳房X光照片的医学检查中，类别确定应该比乳房成分更重要，因此使用人工智能创建自动乳房成分确定系统被认为在乳腺癌筛查中很有用。这项研究的目的是创建一个模型，在乳房 X 光检查期间自动确定乳房形态。众所周知，乳房成分受年龄和乳房大小的影响，因此成像时的年龄被认为是要提取的重要信息。排除厚度小于3厘米的乳房图像，因为成像时的乳房厚度小于3厘米，因为在许多情况下，对脂肪的判断比对图像上乳房结构的评估更有利。每个乳房形态的乳房 X 光照片均由 DICOM 合作机构提供。使用去年创建的程序，我们仅提取乳房图像部分，同时自动提取包含的年龄作为 DICOM 信息。基于以这种方式获得的信息，他们创建了用于确定乳房形态的初始模型，并使用现有图像评估其预测准确性。