配信：CciencePortalKorea
【抜粋】
韓国の浦項工科大学校（POSTECH）の研究チームが、2つの超音波検査法を組み合わせた乳がんの新しい診断ツールを開発した。
乳がんの分類で広く用いられている超音波画像であるグレースケールBモードと、ひずみエラストグラフィを組み合わせ、2つの強みを最大限に生かすためのディープラーニングモデルを開発
良性腫瘍を有する42人と悪性腫瘍を有する43人から成る85人の乳がん患者を対象に試験を行った。
67人から取得したグレースケール画像とSE画像の組み合わせを用いて個別に訓練した2つのディープニューラルネットワークモデルをアンサンブルとして構成し残りの患者の画像でテスト
実験の結果、このアンサンブルモデルは90%の正確度を示し、個別のモデルの正確度（それぞれ84%）と、グレースケール画像のみ、またはSE画像のみを使用して訓練したモデルの正確度（それぞ77%と85%）を上回った。個別のモデルは5人の患者を誤分類したが、アンサンブルモデルが誤分類した患者は2人のみであった。
キム教授は「このディープラーニングモデルは超音波画像を用いて乳がんを正確に分類できるので、優れた検出効率を達成できる可能性がある」 と述べた。
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乳がん検診で使用されるマンモグラフィへの抵抗感はあるようです。
その点、手軽な超音波での検査精度がマンモグラフィを代替するなら、これは大きな変化と言えます。
２つの画像認識(おそらく)ＡＩをミックスすることで、良性、悪性を90％の精度で区別出来たとのこと。
開発はまだまだこれからですが、期待は大きいです。