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東北大学が、乳がん判別の自動化支援システムを開発

マンモグラフィーとエコーでは判断が付きにくい

2019年12月20日、東北大学院医学研究科は、乳がん検診での腫瘍判別を支援するシステムの開発を発表した。
現在主流であるマンモグラフィーでも判別が難しい場合には、エコー検査を追加で行うことになるが、エコー検査は客観的な判断が難しいとされる。
この判断を、ディープラーニングによって行い、客観的に行うことが可能となる。

複数の画像で判別する

今回の手法は、2つのディープラーニング手法を用いて行い、画像1枚ごとに判断を行うのではなく、複数枚の画像から判断を行う。
患者ひとりごとにいろんな撮影角度からの情報を元に、悪性腫瘍であるかどうかを判断するのである。
その結果、判断精度が90%と高い割合を示すことから、更なる病理検査を回避することが可能となる。

患者への苦痛が問題に

マンモグラフィー、エコー検査などにおいて医師や技師の主観や経験が必要だが、それでも判断が難しい場合がある。
このように腫瘍であるかどうかの判断が難しいとなった場合は、病理検査が必要になるが、つまり乳房へ針を刺して細胞を採取することになるため、精神的肉体的に苦痛を強いられることになる。
これらのことを回避できる確率が高まることからも、この技術は有効であると考えられる。
(画像はプレスリリースより)

▼外部リンク

東北大学
https://www.tohoku.ac.jp/

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