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2026.10.23

複数時点の乳房トモシンセシスを統合し長期の乳がん発症リスクを予測

  1. ディープラーニング
  2. マンモグラフィ
  3. 乳房トモシンセシス（DBT）
  4. 高濃度乳房

背景

画像ディープラーニング技術の進化にともない、画像上がんの認められないマンモグラフィから将来のがんリスクが予測可能であることが明らかにされつつある。ただし、既存研究の多くはフルデジタルマンモグラフィ（FFDM）に基づくものであり、長期的乳がんリスク予測における乳房トモシンセシス（デジタルブレストトモシンセシス: DBT）の役割は十分検討されていない。
アメリカNew York UniversityのXuらは、2016年から2020年に単施設で実施された、女性161,077名（58.5±11.7歳）に対する313,335件のDBT撮影データを利用し、縦断的DBTデータ・年齢・乳腺濃度から2～5年後の乳がんリスクを予測するディープラーニング・モデルを開発した。
開発されたモデルは、単一DBTモデル、同日に撮影されたFFDMを用いたMiraiモデル、Tyrer-Cuzickモデルと比較された。

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