佐藤葉子先生の論文が、J Comput Assist Tomogr に掲載

2020年05月19日

山梨PET画像診断クリニック 院長 佐藤葉子先生の論文が、Journal of computer assisted tomography誌に掲載されました。

論文タイトル:Diagnostic Performance of the Support Vector Machine Model for Breast Cancer on Ring-Shaped Dedicated Breast Positron Emission Tomography Images.

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【論文解説】

以前、私たちは、乳房専用PET(マンモPET)で見えた異常を、造影乳房MRIの診断法を元にした視覚評価を行うと、良性と悪性をうまく鑑別できることを報告しました。しかしこの方法は、PETとMRIの両方に詳しい放射線科診断医が必要なことや、同じ放射線科医でも、いつも同じように診断出来るか(=再現性があるか)に課題が残りました。
そこで、AI(人工知能)の中の機械学習の1つ、サポートベクターマシン(SVM)を使うことにしました。PETの定量値(=再現性に優れている)だけでSVMのモデルを作り、放射線科医の視覚評価による診断能と比較しました。すると、SVMの方が、放射線科医より優れた診断能を示しました。このことから、SVMは放射線科医の診断の補助として使えそうだと考えられました。

佐藤 葉子