自己形状推定アルゴリズムに基づく乳がん診断のための柔軟な超音波アレイ

/ /

日本語AIでPubMedを検索

PubMedの提供する医学論文データベースを日本語で検索できます。AI(Deep Learning)を活用した機械翻訳エンジンにより、精度高く日本語へ翻訳された論文をご参照いただけます。

Ultrasonics.2020 Jun;108:106199. S0041-624X(20)30138-4. doi: 10.1016/j.ultras.2020.106199.Epub 2020-06-17.

自己形状推定アルゴリズムに基づく乳がん診断のための柔軟な超音波アレイ

Flexible ultrasonic array for breast-cancer diagnosis based on a self-shape-estimation algorithm.

Junjie Chang
Zhiheng Chen
Yuqiao Huang
Yuanyuan Li
Xuefeng Zeng
Chao Lu

PMID: 32585461 DOI: 10.1016/j.ultras.2020.106199.

抄録

乳がんは非常に一般的な悪性腫瘍で、一般的には35～70歳の女性（患者の85％を占める）に発生します。最近では、若い女性にも発生しています。従来の超音波トランスデューサは通常、固定アレイを使用しており、マンモグラフィによる放射線を避け、低コストで、繰り返し検査が可能です。これは、乳癌の臨床診断に実質的に有利である。しかし、固定トランスデューサ-アレイの診断プロセスは、人体にかなりの圧力をかけ、これは容易に質量の変位や不必要な痛みを引き起こす可能性がある。そのため、圧迫を伴わない超音波乳がん診断が注目されている。本研究では、可撓性のある超音波アレイを用いて質量の超音波情報を記録し、乳癌診断に適した数理モデルを提案した。そして、自己形状推定アルゴリズムを用いて、乳がんの2次元（2D）超音波画像を取得した。このアルゴリズムを模擬アレイデータと実験アレイデータを用いて試験を行い、腫瘍の位置に応じてその性能を評価した。数値シミュレーションにより得られた表面形状の誤差は0.8mm以下であり，推定質量位置の偏差は1.24mm以下であった．また、乳がんモデルを用いて実験的に腫瘍位置を求めた。以上のことから，本論文で提案した手法は超音波診断を実現することが可能であり，乳がんの新たな診断ツールとなる．

Breast cancer is a very common malignant tumour that typically occurs in women aged 35-70 years (accounting for 85% of patients). Recently, it has been appearing in younger women as well. Traditional ultrasonic transducers usually use a fixed array, which avoids the radiation from mammography, has a low cost, and can be used for repeated testing. This substantially benefits the clinical diagnosis of breast cancer. However, the fixed transducer-array diagnosis process exerts considerable pressure on the human body, which can easily cause mass displacement or unnecessary pain. Therefore, ultrasound breast cancer diagnosis without compression has attracted attention. In this study, we used a flexible ultrasonic array to record the ultrasound information of the mass, and proposed a mathematical model suitable for breast-cancer diagnosis. Then, we used a self-shape-estimation algorithm to obtain a two-dimensional (2D) ultrasound image of the breast cancer. The algorithm was tested with simulated and experimental array data, and its performance was evaluated according to the tumour location. The surface-shape error obtained through the numerical simulation was less than 0.8 mm, and the deviation in the estimated mass position was less than 1.24 mm. The tumour location was also obtained experimentally in a breast-cancer model. Therefore, the method proposed in this paper can realize ultrasound diagnoses and represents a new diagnostic tool for breast cancer.