原題
Deep Learning Model for Breast Shear Wave Elastography to Improve Breast Cancer Diagnosis (INSPiRED 006): An International, Multicenter Analysis.
背景:せん断波エラストグラフィ(SWE)は、BI-RADS 3と4の乳房腫瘤を診断するためのBモード超音波検査の補助ツールとして研究されている。しかし、検証された速度しきい値がないため、採用が妨げられている。
方法:本研究では、多施設試験のデータを利用し、12施設にわたるSWE画像の深層学習(DL)モデル(AI-SWE)を開発した。性能は、外部データセットを用いて、感度、特異度、および受信者動作曲線下面積(AUROC)を測定して検証した。
結果:AI-SWEは外部検証で0.94および0.93のAUROCを達成し、Bモード超音波と比較して偽陽性率を有意に低下させながら、同等の感度を維持した。
結論:AI-SWEは悪性腫ようの検出において人間の専門家と同程度に正確であり、乳癌診断を改善する可能性を示唆した。
Journal: J Clin Oncol (CiteScore 2022: 39.6)
DOI: 10.1200/JCO-24-02681
PMID: 40834300
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