乳がんスクリーニングにおける深層学習アルゴリズムの応用 学術的背景 乳がんは世界中の女性において最も一般的ながんの一つであり、早期スクリーニングは治癒率の向上に不可欠です。従来のコンピュータ支援検出（Computer-Aided Detection, CAD）システムは、特に米国においてマンモグラフィースクリーニングで広く使用されてきました。しかし、これらのシステムはリコール率を向上させる一方で、読影者（放射線科医）のパフォーマンス改善には限定的な効果しかありませんでした。近年、深層学習（Deep Learning, DL）アルゴリズムの医療画像解析への応用が急速に進んでおり、特に乳がんスクリーニング分野で注目されています。複数のシステマティックレビューとメタアナリシスによると、2017年以...

デジタルブレストモシンセシス（DBT）スクリーニングにおける順次読影中の読影者パフォーマンスの変化に関する研究 学術的背景 乳癌は世界中の女性において最も一般的ながんの一つであり、早期発見は治癒率の向上に不可欠です。従来のデジタルマンモグラフィ（Digital Mammography, DM）は乳癌スクリーニングの主要な手段ですが、乳腺組織の重なりによる病変の検出において一定の限界があります。近年、デジタルブレストモシンセシス（Digital Breast Tomosynthesis, DBT）技術が乳癌スクリーニングの重要なツールとして注目されています。DBTは乳腺の三次元画像を生成することで、乳腺組織をより明確に表示し、組織の重なりによる誤診や見落としを減らすことができます。多くの臨床観...