[4C3-J-13] AI応用: 診断問題

[4C3-J-13-02] MRI画像による乳がんのサブタイプ分類

〇中村 栞¹、田中 健太²、横田 元⁴、足立 拓也⁵、町田 洋一⁵、堀越 琢郎⁴、太田 丞二⁶、森 康久仁³、須鎗 弘樹³ (1. 千葉大学 工学部 情報画像学科、2. 千葉大学大学院 融合理工学府数学情報科学専攻、3. 千葉大学大学院 工学研究院、4. 千葉大学 医学部附属病院放射線科、5. 亀田総合病院 放射線科、6. 千葉大学 医学部付属病院放射線部)

キーワード：サブタイプ分類、乳がん、MRI

乳がんは、遺伝子の特性によって大きく4つのサブタイプに分けられる。乳がんの治療方針はサブタイプによって異なるため、サブタイプを迅速かつ正確に判断する必要がある。現在、患者からがん細胞を採取する方法によってサブタイプの分類が行われている。この方法では、患者は肉体的・心的苦痛や金銭的なコスト負担などを強いられる。一方で、乳がんの診断の際にはMRIなど画像診断も用いられている。しかしながら、MRI画像から乳がんのサブタイプを同定することは専門医でも難しい。そこで、機械学習によって患者のMRI画像からサブタイプを分類することができれば、患者の負担を軽減することが可能であると考えた。本研究では、Residual Networkを使用し、乳がんのサブタイプ分類を行う手法を提案する。提案したネットワークで、実際の乳がん患者から撮影したMRI画像を分類した結果、67.3%の結果を得た。