前立腺がんのセグメント化と特性評価のための人工知能モデルの開発: 単一施設のレトロスペクティブ観察研究。

前立腺がんは、男性人口で 2 番目に多いがんです。 この病理は、特に先進国では、人口に高齢男性が多く存在するため、腫瘍学的および公衆衛生上の問題を表しています。

医療画像は、前立腺疾患の病期分類と再分類において中心的な役割を果たします。 磁気共鳴画像法 (MRI)、コンピューター断層撮影法 (CT)、および陽電子放射断層撮影法 (PET) は、前立腺がんの特性評価のために通常の臨床診療で一般的に使用される方法の 1 つです。 現在まで、これらの画像の研究は定性的な視覚分析に限定されていますが、生物医学画像の定量的（または半定量的）分析を導入することの有用性に関する証拠が増えています。

現在、利用可能な画像データとその品質が増加しているため、医療分野でも人工知能手法を応用してタスクを自動化することが可能になっています（例：画像処理）。 自動セグメンテーション）と分類（例: 腫瘍の攻撃性)。

定量的データの抽出、より一般的には腫瘍病変の研究には、1 人以上の医師による手動のセグメント化が必要です。 各画像を個別に処理する必要があるため、このプロセスには非常に長い時間がかかります。さらに、結果はセグメンテーションを実行する医師の経験レベルにも依存するため、不均一性の原因となり、セグメンテーションの再現性に影響を与える可能性があります。

AI ベースの自動セグメンテーション手法は、腫瘍病変の位置を特定するために医療画像に適用できるため、手動セグメンテーションの限界を超えます。