医学系研究／放射線科
研究責任者所属・氏名：北海道科学大学保健医療学部診療放射線学科 谷川原綾子
実務責任者所属・氏名：大船中央病院放射線科 青木陽介
| (1)研究機関 | 北海道科学大学、大船中央病院 |
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| (2)研究課題名 | Deep learningを用いた乳房X線画像自動検像システムの開発 |
| (3)研究期間 | 承認日 2021年5月13日（木） ～ 2026年3月31日（木） |
| (4)研究の目的と意義 | 乳がんの早期発見には、マンモグラフィ画像の画質を担保することが重要であるが、マンモグラフィ画像は1日に数百枚出力されるため、目視確認による検像行為は人的負担が大きいことや、経験不足による評価者間のばらつきも生じてしまう可能性がある。本研究では、高品質なマンモグラフィ画像の提供を目指し、Deep learningを用いた乳房X線画像自動検像システムの構築を行う。 |
| (5)方法 | 大船中央病院で2019年5月から2020年12月にかけて撮影された約1300例2600枚のマンモグラフィMLO画像を使用する。日本乳がん検診精度管理中央機構から公開されている乳腺濃度判定基準に則り、乳腺濃度のアノテーションをした上でDeep learning(Alexnet、Lenet、ResNet、VGGなどのネットワーク)を使用し、それぞれの乳腺濃度の判別の精度を比較する。抽出精度と評価者間一致度などにより臨床適用可能性について検討を行う。上記作業は大船中央病院にて実施する。 |
| (6)個人情報保護の方法 | 研究実施に係る情報は、誰のものか一見して判別できないよう、患者IDをまったく別の管理番号（研究用ID）に置き換えたうえで管理する。対応表は、大船中央病院に所属する研究者が厳重に保管するよう監督する。また、研究責任者等が本研究で得られた情報を公表する際は、研究対象者を特定できる情報を含まないようにする。情報等を保管するときは、研究者等が情報等を正確なものにするよう指導し、情報等の漏えい、混交、盗難、紛失等が起こらないよう必要な管理を行う。解析に使用したデータを廃棄する際は、匿名のまま消去ソフトを用いて廃棄する。 |
| (7)問い合わせ・苦情の受付先 担当者名: |
北海道科学大学保健医療学部診療放射線科学科 講師 谷川原 綾子 011-681-2161（所属先代表） |
| ※本研究の対象となる方又はその代理人（ご本人より本研究に関する委任を受けた方など）より、情報の利用や他の研究機関への提供の停止を求める旨のお申し出があった場合は適切な処置を行いますので、その場合も上記問い合わせ先へのご連絡をお願い致します。 | |
