CEUS 灌流特性に基づく腫瘍のサブ領域セグメンテーション: 乳房腫瘍診断の強化

乳がんは世界中で女性の間で最も罹患しているがんの 1 つであり、その発生率の増加は女性の健康に重大な脅威をもたらしています。 医療技術の継続的な進歩により、早期診断と治療は著しく進歩しているにもかかわらず、乳がん内の高い不均一性により、臨床症状、治療反応、疾患の進行には依然としてかなりのばらつきが生じています。 この多様性により、正確な治療を達成する上で新たな課題が生じます。 したがって、より効果的な診断モデルを開発し、治療戦略を前進させ、治癒率を向上させるためには、乳がんの不均一性についての深い探索と研究が不可欠です。

現在の臨床診療では、生検は良性または悪性の乳房腫瘍の診断に広く使用されていますが、乳がんの複雑な内部不均一性と処置の侵襲的性質により、その精度と包括性には多少の制限があります。 近年、医用画像技術を活用した乳がんの術前質的診断の研究が注目を集めています。 CT や MRI などの他の一般的な画像技術と比較して、超音波検査は、その安全性、利便性、低コストのため、広く使用されています。 特に、優れた時間分解能を備えたコントラスト強化超音波 (CEUS) 技術は、腫瘍の灌流血行動態の詳細を鮮明に描写し、強調パターン、血液供給、腫瘍の血管浸潤などの主要な特徴を効果的に明らかにすることができます。

この研究は、動的な CEUS ビデオを使用して腫瘍内のピクセル レベルで灌流特性をクラスター化し、クラスター化の結果に基づいて腫瘍をさまざまなサブ領域に分割することに特化しています。 私たちは、これらの灌流サブ領域と良性または悪性乳腫瘍の診断との相関関係を調査し、これに基づいて関連する診断モデルを開発します。 この非侵襲的診断アプローチは、画像データを最大限に収集して利用し、ピクセルレベルで腫瘍の灌流特性を包括的に捕捉し、診断プロセスにおける主観的な判断を減らすことを目的としています。 この手法の応用により、乳がんの診断精度が向上するだけでなく、患者の個別化治療に向けたより多くの情報支援が可能となり、乳がん治療分野の進歩が期待されます。