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.
【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
