2026-03-05T20:18:47Z https://kindai.repo.nii.ac.jp/oai

oai:kindai.repo.nii.ac.jp:02001961 2024-12-09T05:52:09Z 14:2667:1728522335637:1728528474285

人工知能を応用したわが国における個別化乳癌検診の実践 Practice of individualized breast cancer screening in Japan by applying　artificial intelligence technology 30639307 浅井, 義行 Asai, Yoshiyuki 34419 近畿大学 Kindai University マンモグラフィ 乳腺密度 計測技術 推定技術 人工知能技術 U-Net Deep learning 乳腺密度（乳房全体に占める乳腺組織の質量の割合）はマンモグラフィにおける病変見落としや乳癌罹患リスク，さらには乳癌発症予測などと関連する重要な因子である．当該課題においては，1)ディジタルマンモグラフィを用いた乳腺密度の定量的計測技術，2)画像を用いない乳腺密度推定技術，の開発に取り組み，いずれも人工知能技術を応用することで高精度な結果を達成した．1)の成果は我が国でも導入が期待される個別化乳癌検診において医師が被検者へ診断の確からしさを説明するのに有用であり，2)の成果は将来的な国民の乳癌発症リスク予測に貢献するものである． Breast density (the ratio of the mass of mammary gland tissue to the total breast mass) is an important factor related to the risk of missing lesions on mammography, the risk of breast cancer, and the prediction of breast cancer incidence. In this project, we have developed that 1) a quantitative measurement technique for breast density using digital mammography and 2) a technique for estimating breast density without using any images, and achieved highly accurate results by applying artificial intelligence technology to both techniques. The results of 1) are useful for radiologists to explain the certainty of the diagnosis to examinees in individualized breast cancer screening, which is expected to be introduced in Japan, and the results of 2) will contribute to the prediction of the risk of breast cancer in the future. 研究分野：放射線診断学 jpn report VoR https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/2001961 独立行政法人日本学術振興会 Japan Society for the Promotion of Science 18K07736 人工知能を応用したわが国における個別化乳癌検診の実践 Practice of individualized breast cancer screening in Japan by applying　artificial intelligence technology 科学研究費助成事業研究成果報告書 (2023) 12 https://kindai.repo.nii.ac.jp/record/2001961/files/18K07736seika.pdf application/pdf 951.1 KB