乳がん検診の受診者増加にともない、マンモグラフィとの併用検査としての乳房超音波検査のニーズが高まっているものの、検査精度のばらつきや、熟練した検査者の不足が課題となっている。
当社は、乳房超音波検査における検査者の負担軽減を目的として、周囲と輝度の特徴が異なる領域をリアルタイムに超音波画像上で強調する、eScreening機能の開発を行った。強調処理においては、Deep Learningを用いた画像認識処理を導入し、さらに、強調表示の理解をサポートする当社独自の表示(eScreening Map、eScreening
Graph)も備えている。
本稿では、eScreening機能について紹介し、ファントムを用いた性能評価、臨床適用例を示す。
With the increase in the number of people undergoing breast cancer screening, there has been a growing need for breast ultrasonography as a combined modality with mammography. However, differences in examination accuracy and shortages of professional operators are challenging issues.
To reduce the burden on operators in breast ultrasound, we developed a new function, "eScreening" emphasizing regions having different brightness features from the surrounding ultrasound image in real-time.
Emphasizing process is based on image recognition technology using deep learning. Furthermore, eScreening has our unique display functions (eScreening Map, eScreening Graph), improving accountability of emphasizing.
In this report, we describe the characteristics of eScreening, performance evaluation results by using phantom, and clinical application examples.