人工知能は、厚い乳房の癌を迅速かつ正確に排除することができます

Artificial Intelligence
厚い胸のAIがん

画像が重なっているShapley(SHAP)の深い付加的な説明の例。 最大強度投影(MIP)画像は左側にあり、SHAPオーバーレイを使用したMIP画像は右側にあります。 正のSHAP値(赤)は病変の可能性が高い領域を示し、負のSHAP値(青)は確率が低い領域を示します。 (A)乳房画像システムとデータシステム(BI-RADS)カテゴリー4の57歳の女性における浸潤性乳管癌の乳房の造影剤増強MRIスキャンの矢状MIP画像。深部学習のモデル( DL)は90%の病変の結果確率を与えました。 SHAPの正の値(赤)が病変の位置(矢印)と一致することが示されています。 (B)コントラストのある乳房のMRIスキャンの矢状MIP画像。ここでは、BI-RADS 1のスコアを持つ53歳の女性の病変のない乳房があります。DLモデルでは、病変の確率が11%になります。 負のSHAP値(青)は胸部に拡散して分布しています。 (B)BI-RADS4スコアの65歳の女性における非浸潤性乳管癌の造影剤増強乳房MRIの横MIP画像。 SHAPの正の値(赤)が病変の位置(矢印)と一致することが示されています。 クレジット:North American Radiological Society

人工知能(AI)を使用する自動システムは、乳房が厚い女性の乳房のMRIを迅速かつ正確にスクリーニングして、がんのない女性を排除し、放射線科医がより複雑な症例に集中できるようにします。 放射線学

マンモグラフィは、がんが最も治療可能である時期を早期に検出することにより、乳がんによる死亡を減らすのに役立ちました。 ただし、乳房が非常に厚い女性の方が、脂肪の多い乳房の女性よりも感度が低くなります。 さらに、乳房が非常に厚い女性は、乳房がほぼ完全に太っている女性よりも乳がんを発症するリスクが3〜6倍高く、平均的な女性の2倍のリスクがあります。

乳房が非常に厚い女性をさらにスクリーニングすると、がんの検出感度が高まります。 オランダを拠点とする大規模な研究である高密度組織および早期乳房スクリーニング検査(DENSE)の研究は、追加のMRIスクリーニングの使用を支持しています。

オランダのユトレヒトにある大学医療センターの画像研究所の筆頭著者であるエリック・バーバーグは、次のように述べています。 「一方、DENSE検査では、調査対象の女性の大多数に疑わしいMRI所見がないことが確認されました。

ほとんどのMRIは、X線検査を必要としない可能性のある通常の解剖学的および生理学的変動を示すため、放射線科医の作業負荷を軽減するには、これらの通常のMRIを分類する方法が必要です。

この種の最初の研究で、Verburgらは、複雑なタイプのAIであるディープラーニングに基づく自動ソート方法の実現可能性を判断しようとしました。 彼らは、DENSE試験の乳房MRIデータを使用して、病変のある乳房とない乳房を区別するための詳細なトレーニングモデルを開発およびトレーニングしました。 モデルは、7つの病院からのデータでトレーニングされ、8番目の病院からのデータでテストされました。

4,500セット以上の非常に密度の高い乳房MRIデータが含まれています。 9,162の乳房のうち、838には少なくとも1つの病変があり、そのうち77は悪性で、8,324には病変がありませんでした。

詳細なトレーニングモデルでは、病変のあるMRIの90.7%が異常であると見なされ、放射線検査を受けます。 彼は、癌を見逃すことなく病変のないMRIの約40%を拒絶しました。

「人工知能を使用して、悪性腫瘍を見逃すことなく乳房MRIスクリーニングを拒否することが安全であることを示しました」とVerburg氏は述べています。 「結果は予想よりも良かった。 40パーセントは良いスタートです。 ただし、まだ60%改善する必要があります。 「」

人工知能に基づくトリアージシステムは、放射線科医の作業負荷を大幅に削減する可能性があるとバーバーグ氏は述べた。 オランダだけでも、82,000人近くの女性が乳房密度に基づいて2年間の乳房MRIスクリーニングを受ける資格があります。

「このアプローチは、放射線科医が総読書時間を短縮するのを助けるために最初に使用することができます」とVerburgは言いました。 「したがって、乳房の非常に複雑なMRIスキャンに集中するためにより多くの時間を費やすことができます。」

研究者は、他のデータセットでモデルを検証し、次のDENSEテストスクリーニングラウンドでそれを実装することを計画しています。

参照:「DENSEテストからの4581MRI乳房検査の自動トリアージのためのディープトレーニング」2021年10月5日 放射線学

Eric Verburgとのコラボレーションには、Carla H. van Gils博士、Bass N. M. van der Velden博士、Marge F. Baker博士、Ruud M. Peinapel博士、Wouter B. Veldhuis、MD、Ph.D。、およびKennethGAが含まれていました。 Gilhuijs、Ph.D。

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