乳房X線画像における良悪性鑑別が難しい腫瘤に対する深層学習の性能評価

摘要

【目的】深層学習（Deep leaning, DL)は画像認識の分野で優れた性能を発揮しており，乳房X線画像の計算機診断支援(Computer-Aided Diagnosis：CAD)システムへの応用も期待されている.しかしながら，乳がんの主な所見である腫瘤に対しても，明らかに悪性腫瘤ではない，又は明らかに悪性腫瘤と鑑別されるものを除いた，良悪性鑑別が難しい腫瘤に対して，どの程度鑑別可能かはわかっていない.たとえば，Breast Imaging Reporting and Data System(BI-RADS)診断基準のカテゴリ4は，鑑別の難しさから，悪性の確率が2～95%と広く設定されており，CADシステムによるセカンドオピニオン提供が望まれている.本研究では，DLを用いてBI-RADSカテゴリ4と診断された腫瘤の鑑別が可能かを明らかにする.