研究テーマ > 超音波検査支援

概要

乳がん検診で使われる乳房超音波検査画像を対象としたコンピュータ診断支援(Computer Aided Detection; CAD)システムの関する研究開発を行っています (図1)。
画像認識技術を用いて画像から乳がんの疑いのある病変を自動検出し、その結果を検査者(医師)に提示することで、病変の見落としを防止することができます。

図1: 乳房超音波検査におけるCADの全体像
図1: 乳房超音波検査におけるCADの全体像

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研究内容

背景と目的

現在、女性のかかるがんで最も多いのは乳がんです。 日本における乳がん罹患率・死亡率は年々増加しており、社会的な問題となっています。 乳がんを早期に発見するためには、乳がん検診の受診が重要で、日本(アジア)人女性では乳房超音波検査が有効であるといわれています。 乳房超音波検査では、超音波プローブを動かしながら描出される画像を観察して乳がんの有無をその場で判断する必要があるため、検査者には非常に高い技量が要求されます。
本研究では、早期乳がんなど微小な異常でも逃さず発見できるように、乳房超音波画像における病変の自動検出など、検査者の能力を強化し診断を支援する技術の確立を目指しています。

手法

本研究では、画像認識技術に基づいて乳房超音波画像から病変を自動検出する手法の研究開発を行っています。 病変が映っていない乳房超音波画像(正常)と病変の映る画像(異常)に対して画像認識技術を適用することで、正常か異常かを分ける識別モデルを作成します。 検査時には、新たに撮影された乳房超音波画像と学習時に作成した識別モデルを比較することで正常か異常かを判定し、最終的に病変を検出します (図2)(図3)。

図2: 病変の検出結果の例
図2: 病変の検出結果の例
図3: 適用前と適用後
図3: 提案手法の適用前と適用後

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キーワード

画像認識, パターン認識, 機械学習, コンピュータ診断支援システム, 乳房超音波画像

研究成果

学術雑誌

口頭発表

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