はじめに医師のマンモグラフィの読影を支援しようという試みは，1967 年発行のRadiology 誌における Winsberg らの研究論文に見ることができます 1）．その後，1980 年半ばになってシカゴ大学の Doi 博士らがコンピュータ支援検出 /診断（Computer-Aided Detection / Diagnosis，以下 CAD）を目指す本格的な研究開発を開始し，1994 年にはシカゴ大学病院で臨床試験が行えるマンモグラフィ CAD の試作機が完成しています

図1．そして，ついに 1998 年に R2 Technology というベンチャー企業より，米国 FDA（食品医薬品局）の承認を得て，乳がん検出を目的とした世界初の CAD の商用機が「イメージチェッカーシステム」の名称で世に出されました

図2．このようなマンモグラ

フィ CAD システムは，米国ではついに 9 割を超える検診で利用されるまでに普及しましたが，種々の問題点も明らかになり，その勢いは次第に弱まってしまいました．
このようなときに出現した教科書をも書き換えてしまうような素晴らしい技術が，AI（人工知能）におけるディープラーニング（深層学習）という技術であり，性能がさらに向上したディープラーニング利用型の新しいマンモグラフ
ィ CAD が開発され，商用化されるようになってきました．2016 年には，ディープラーニングのゴッドファーザーとも呼ばれるトロント大学の Hinton 博士が国際会議で有名なスピーチを行いました 2）．すなわち，あと 5 年か 10 年
で，ディープラーニングは放射線科医の能力を凌ぐようになるであろうから，もう放射線科医の育成は止めるべきであろうと！

そして，その 5 年後の現在，確かにそのような AI が医師を凌ぐような研究成果も少なからず発表されるようになりました．しかしながら，大がかりな実臨床試験なども経てその有効性が広く実証され，臨床現場で医療 AI が大きく普及するに，あと少し時間を要するように思われます．そこで，いまは，第 3 次 AI ブームと呼ばれる昨今の AI 技術，特にディープラーニングとは何か，何ができそうか，乳がん診療に関わる医療関係者はそれらの新技術とどう向き合っていけばいいのか，まずは

図1

シカゴ大学で開発されたマンモグラフィの CAD 臨床試験機（1994 年）
（ご提供： 土井邦雄シカゴ大学名誉教授）

図2

 国 FDA（食品医薬品局）で 1998 年に世界初で承認された ImageChecker と米呼ばれるマンモグラフィのための CAD（コンピュータ支援検出）システム
〔旧 R2 Technology 社（現 Hologic 社）のホームページより〕

しっかり基礎から現状を学習しておくチャンスでしょう．
そこで本書では，以下の 3 つの大きな疑問に答えるように，初学者向けに 3部構成でほぼ半分は図表を活用して説明し，かつ左右見開きページで一つの項目が完結されるように企画されました．
●

AI（Artificial Intelligence，人工知能）の第 3 次ブームの真っ最中です．
今後のわれわれの生活のあらゆる領域に，この AI が浸透しつつあります．
そこでまずは AI とは何か，最低限の基礎知識を学んでおきたい，と考えると思います．本書の「CHAPTER Ⅰ  AI 基礎」編をご覧いただければ，医療への関わりも含めて，すべてが明らかになると思います．

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医療への AI 応用に関して，特にいまの AI を牽引する話題の「ディープラーニング（深層学習）」と呼ばれる素晴らしい技術が，その最も得意とする画像診断においてどのように使われているのかを知りたい，という疑問については，「CHAPTER Ⅱ  AI 医療応用」編をご覧いただければ，すべて納得いただけるでしょう．

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乳がん検査・診療画像への AI 応用はいまどこまで進んでいるのか，その将来はどうなって行くのかなど気になりますが，それは「CHAPTER ⅢAI 乳房画像応用」編をご覧いただければ，解決されるでしょう．

本書を読み終える頃には，あなたは乳がん検査・画像診断における医療 AI のエキスパートになっているでしょう．
最後に，本書の企画，出版にあたり多大なご尽力をいただきました中外医学社の鈴木様はじめ，関係者の皆様に深く感謝いたします．
2021 年 12 月

編者記す
【参考文献】

1） Winsberg, et al. Radiology. 1967; 89（2）: 211‑215.

2） https: // www.youtube.com / watch?v=2HMPRXstSvQ&t=29s

CHAPTER Ⅰ AI 基礎

3

4．AI 技術の要点①

畳み込みニューラルネットワーク①

ネットワーク構造・畳み込み層

1. CNN は動物の視覚野の働きにヒントを得て作られたディープラーニング技術である．

2. 主に畳み込み層，プーリング層，全結合層を持ち，画像を直接入力し，それに対する処理結果が出力層から得られる．

3. 畳み込み層では，畳み込み演算と呼ばれる積和演算によって画像から多くの特徴を取り出す．取り出した特徴群を特徴マップと呼ぶ．

CNN は動物の視覚の働きにヒントを得て開発されたものです．私達の持つ視覚では，眼の網膜から得られた光の信号を脳の中の視覚野と呼ばれるところに伝え，網膜に写っているものの輪郭や頂点などの特徴を取り出します．そしてそれらの特徴を統合しながら形を把握することで，その物体が何であるか認識します．CNN はこのような視覚野の働きを一部再現しており，画像処理に対して優れた性能を示すことが知られていま
す．現在，CNN を利用してクラス分類，回帰（推定），検出，領域分割，画像生成など多種多様な処理が可能となっています．
代表的な CNN の構造例を右の 図 4-6 に示します．CNN は画像を直接ネットワークの入力層に与えることができ，畳み込み層，プーリング層，全結合層などを通って，出力層から結果が得られます．CNN が登場したばかりのころは数層しかない構造が主に利用されていましたが，現在は 100～200 層に及ぶ多層ネットワークも利用されるようになりました．
畳み込み層では，畳み込み演算によって画像から特徴を取り出します．畳み込み演算とは，画像の各領域にて画素値と重み係数を積和する演算です．画像の輪郭抽出やノイズ低減などにも利用されている技術となり，画像から輪郭成分や，大まかな明るさを取り出すことができます 図 4-7 ．なお，出力される特徴は 1 種類ではなく，多数の異なる特徴を自動的に取り出します．これらを特徴マップと呼んでおり，画像認識を行う際の有効な情報源となります．また，これらの演算で利用する重み係数は手動で与えるのではなく，大量の画像データを用いた学習によって自動的に決まります．すなわち，CNN は与えられた処理を遂行するために画像から自動的に特徴を取り出しています．

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●●●

出力

全結合層

全結合層

プーリング層

畳み込み層

プーリング層

畳み込み層

入力画像

図 4-6

畳み込みニューラルネットワークの構造

畳み込みニューラルネットワークは，画像データを直接入力することができます．多数の畳み込み層，プーリング層で特徴の抽出と統合を行います．その結果に基づき，全結合層にて最終判断した結果が出力層より得られます．

…

×

入力画像
重み係数
特徴マップ
図 4-7

畳み込みによる特徴の取り出し

畳み込み層では画像の畳み込み演算（フィルタ処理）を行って，画像から輪郭や大まかな明るさなど，多数の特徴を取り出します．それらを特徴マップと呼んでいます．

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21

CHAPTER Ⅱ AI 医療応用

2

3．コンピュータ診断支援

CAD の利用形態

1. セカンドリーダー型は医師単独の読影後に CAD の結果を参照して読影．
2. インターラクティブ型は医師が CAD を操作しながら読影．
3. 同時リーダー型は CAD の結果を最初から見て読影．
4. ファーストリーダー型は，CAD が単独で解析する半自動型読影．
前項に記載したように CADe，CADx，CADt など CAD の目的機能の多様化が進んでいます 25）．さらに目的機能の多様化に伴って，利用形態も進化しています．ここでは順次商用化されつつある CAD の利用形態について記載していきます 図 3-2 ．
「セカンドリーダー（Second Reader）型」は，まず医師は CAD の結果を参照せずに読影し，その後に CAD の結果を「第 2 の意見」として参照して最終診断を行う利用形態です．1998 年に FDA 承認のマンモグラフィ CAD 以降，伝統的 CAD は，全てセカンドリーダー型 CAD であり，2 回読影する必要があるために読影時間が長くなる傾向がありました．
「インターラクティブ（Interactive）型」は，病変部位に CAD マーカーは示さないが，医師が画像上の気になる所をクリックしたときにのみ CAD の結果やアノテーション（解析結果の説明）が示される進化したセカンドリーダー型 CAD です．マンモグラ
フィで商用化されており，セカンドリーダー型のように独立した 2 回の読影ではなく，医師が読影中に「第 2 の意見」を得たい部分をインターラクティブに参照できるため，読影時間の増加を抑えることが期待されています．
「同時リーダー（Concurrent Reader）型」は，CAD の結果を最初から見て，読影の参考にするもので，セカンドリーダー型よりも読影時間の短縮が期待されます．これまでに，胸部 CT，3D 乳房超音波画像，デジタルブレストトモシンセシスを対象としたCAD が商用化されています．これらは 3 次元画像であるため，1 症例あたり大量の読影枚数が必要になり，さらに検診などでの利用を考えると読影時間が長くなるため，同時リーダー型により読影時間を短縮しながら，効率よく読影を進めることが期待されています．そのため，今後もこの同時リーダー型 CAD の開発が活発に進められていくと考えられます．
「ファーストリーダー（First Reader）型」は，CAD が単独で解析処理を行い，医師

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①

インターラクティブ

同時②読影結果

読影結果

読影結果

読影結果

セカンドリーダー型

インターラクティブ型

同時リーダー型

ファーストリーダー型

図 3-2

CAD の利用形態

セカンドリーダー型は，① CAD なしの読影，② CAD ありの読影で最終診断は医師が行います．インターラクティブ型は，医師が CAD を利用したいときに表示させて最終診断に利用します．同時リーダー型は，医師と CAD が同時に診断して最初からその結果を見て最終診断を行います．ファーストリーダー型は，CAD が医師がチェックすべき画像を選定するため半自動診断に相当します．

がチェックすべき画像と明らかに正常でその必要がないものを選定するタイプの CADであり 26），正常の判定は半自動診断に相当します．大半が正常症例である検診などでの利用が期待されていますが，乳房画像を対象とした FDA 承認機はまだありません．しかし，2020 年に CE 規格認証（欧州の薬事承認）を得たものがあり，これはマンモグラフィで 97％の正常例を除外することが報告されています．これにより，医師は異常と判定された症例のみに集中できますが，提示されなかったものは完全な見落としとなる危険性があるため，同時リーダー型に近い全例を示すタイプも提案されています．このように，ファーストリーダー型 CAD は，読影精度の向上だけでなく，読影のワークフローを改善することも期待できます．放射線画像診断領域の読影は，病変の特徴（微細，低コントラストなど）や画像上に現れない解剖学的な知見を用いることが少なくないた
め，どこまで専門家の読影能力に迫れるかが課題であり，その他にも導入にはまだまだクリアすべき課題が多くあると考えられます．

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