深層学習による子宮肉腫鑑別診断の検討
豊原佑典1)、曾根献文1)、黒川遼2)、野田勝彦3)、吉田要3)、谷本早紀1)、
加藤浩介1)、田口歩1)、古澤啓子4)、塚﨑雄大5)、谷川道洋1)、鶴賀哲史1)、八杉利治4)、武知公博5)、大須賀穣1)1)東京大学医学部附属病院 女性外科
2)東京大学医学部附属病院 放射線科
3)サイオステクノロジー株式会社
4)東京都立駒込病院 産婦人科
5)公立昭和病院 産婦人科

JSAWI 第22回シンポジウム
利益相反状態の開示
筆頭演者氏名：豊原 佑典
所 属：東京大学医学部附属病院
演題名：深層学習による子宮肉腫鑑別診断の検討

演題発表内容に関連して、開示すべき利益相反状態はありません。

緒言• 子宮肉腫は10万人あたり0.7人程度と発症頻度は稀であるが、再発も多く、5年生存率は2-6割程度と予後不良の疾患である。
• オカルト腫瘍の頻度は0.3-0.5%程度だが、腫瘍のみの摘出術では子宮肉腫の場合に腹腔内播種が懸念され、子宮筋腫との術前画像鑑別が重要である。
• 人工知能(AI)は医療において画像解析など様々な分野で発展を遂げており、子宮肉腫・子宮筋腫の鑑別をAIを用いた解析により、診断精度の向上を目指すことを本研究の目的とする。

子宮肉腫・子宮筋腫 一般的な鑑別方法
子宮筋腫

子宮肉腫

年齢多様

比較的閉経後女性に多い

腫瘍径多様

比較的大きいことが多い

辺縁

整不整

T1WI信号

低～中等度信号
出血や脂肪で高信号不均一で低信号壊死組織で高信号

T2WI信号

均一な低信号変性などで高信号

中等度～高信号

ADC値(10-3mm2/s)

0.88-1.40

0.79-1.17

造影MRIの造影効果

病理組織により多様例：ヒアリン変性では造影増強効果なし
富細胞性では強い造影増強効果 等

早期の不均一な造影増強効果
中心部の造影増強効果なし

SUVmax(PET)<7.5>7.5
Sun, Diagnostic and Interventional Imaging , 2019
※表は上記より抜粋
信号/造影増強効果は正常子宮筋層と比較した際の性状

子宮肉腫・子宮筋腫の鑑別方法の検討は多くの研究評価がなされているが、確立した診断方法に至っていない。

人工知能（機械学習と深層学習）について• 人工知能とは コンピューターを用いて脳の活動を再現 (諸説あり)
Ex) 赤りんごと青りんごの区別

人工知能(AI)
機械学習

機械学習

深層学習

教師あり学習

深層学習
教師なし学習強化学習“色”に着目するように教える

判別
データ
アルゴリズム化

学習を積んで判別できるようになる“自分”でそれぞれの“違い”を考える

学習を積んで判別できるようになる

機械学習を用いた子宮肉腫・子宮筋腫の鑑別の先行研究
著者

発表年

雑誌

画像種類

肉腫

筋腫

精度

学習方法

１

Malek et al.

2019

European journal ofradiology

造影MRI

933

accuracy 91%
AUC 0.972

機械学習2

Xie et al.

2019

European journal ofradiology

単純MRI2949

accuracy 73.9%
AUC 0.83

機械学習

3

Nakagawa et al.

2019

Clinical Radiology

単純MRIPET1156

AUC 0.92

機械学習

4

Lakhman et al.

2018

European radiology

造影MRI

1922

accuracy 75%

機械学習5Gerges L et al.

2018

American Journal of
Roentgenology

造影MRI

1751

sensitivity 88.2%
specificity 78.4%

機械学習

6

Wang et al.

2020

European Radiology

単純MRI

5384

AUC 0.91

機械学習84

Accuracy 96.2%
Sensitivity 100%
Specificity 95%

機械学習

7

Malek et al.

2020

Scientific Reports

造影MRI

21

課題：深層学習での先行検討はなく、既報の症例数も少ない。

研究方法（対象データの収集）
対象：子宮癌肉腫を除く子宮肉腫症例(leiomyosarcoma, endometrial stromal sarcoma, adenosarcoma, STUMP,
undifferentiated uterine sarcomaなどの組織型を含める)
対象の条件：2008年～2020年までの東京大学医学部附属病院、東京都立駒込病院、公立昭和病院の症例手術および生検で組織学的に上記の診断が下されている子宮原発肉腫の症例
手術前にMRIが撮像されている症例（フィルム画像は含まない）
転移巣の有無は問わない（今回は局所の腫瘍成分の鑑別を目的とするため）
対象画像の増量のため、複数回撮像されてMRI画像も含めた。
対照画像：子宮筋腫の症例
上記同様組織学的に証明され、MRIが撮像されている症例
明らかな卵巣腫瘤のない症例
手術前1年以内かつ直近のGnRH療法がない症例
対象に含めた画像シリーズ：
T1WIaxi=T1強調軸位断像, T1WIsag＝T1強調矢状断像, fsT1W1Iaxi=脂肪抑制T1強調軸位断像, fsT1W1Isag＝脂肪抑制T1強調矢状断像,
T2WIaxi=T2強調軸位断像,T2WIsag＝T2強調矢状断像, T2WIcor=T2強調冠状断像, fsT2WIaxi＝脂肪抑制T2強調軸位断像,
DWI/ADC＝拡散強調像/ADC map, dynamic axi=ダイナミック造影軸位断像, dynamic sag＝ダイナミック造影矢状断像,
fsT1CEaxi=脂肪抑制造影T1強調軸位断像, fsT1CEsag＝脂肪抑制造影T1強調矢状断像, fsT1CEcor＝脂肪抑制造影T1強調冠状断像

研究方法
対象画像：子宮肉腫
子宮筋腫

62例 （のべ73回。複数回撮影のMRI画像を含む）
200例

画像データの最適化：
・造影画像は遅延相で統一。
・複数の拡散強調画像はb値の高い画像を採用(b値800-1500)。
画像調整：
下記のように肉腫画像には肉腫部位周辺を赤四角でアノテーションし、筋腫・肉腫ともに、腫瘍の含まれるスライスと含まれないスライスに分離した。
（肉腫部位に範囲指定に対しては放射線診断専門医と協議を行った上で範囲を指定した。）
アノテーション事例

研究方法（AI解析）
判別方法：「良性=筋腫」、「悪性=肉腫」の二分類で評価した。
深層学習の学習・評価方法：
・MobileNetV2をニューラルネットワークとして使用した。
・症例の画像を6分割し、学習セット:評価セット＝5:1に分割した。
・クロスバリデーション法を用いて上記を6モデル作成し、学習・評価を繰り返した。
・画像の回転や反転などにより、オーグメンテーション（学習用画像数の増加）を図った。
・これを24セット繰り返した。
解析方法：・アンサンブル法評価(１スライスごとに6モデルで予測)、マルチ法評価(各症例のシークエンス単位で6モデルで予測した結果の平均（合計でも可）で判定)など評価方法の比較を行った。
・各症例のシリーズ単位の判定には、全スライスの判定結果の割合を用いた。
・さらにシリーズを組み合わせて最良の成績を得る組み合わせを検討した。
評価方法：診断精度を感度・特異度の平均値として評価した。

結果(スライス単位の診断精度)
診断精度※各色はアンサンブル評価法、マルチ評価法など評価方法による違いを表す。
ここでは詳細を割愛。

成績上位にはDWI(拡散強調像)、T1sag(T1強調矢状断像)、T2axi(T2強調軸位断像)、
T2sag(T2強調矢状断像)が挙げられた。
※診断精度＝感度・特異度の平均

結果(シークエンスごと症例単位の診断精度)
診断精度※各色はアンサンブル評価法、マルチ評価法など評価方法による違いを表す。
ここでは詳細を割愛。

※診断精度＝感度・特異度の平均

成績上位にはDWI(拡散強調像)、fsT1CEcor(脂肪抑制造影T1強調冠状断像)、
T2axi(T2強調軸位断像)、T2sag(T2強調矢状断像)が挙げられた。

結果(シークエンス組み合わせの診断精度)
成績上位10番以内のシークエンス組合せ

感度

特異度

診断精度

1DWI+T2axi+T2sag

0.89700.90760.9023

2DWI+T1axi+T1sag+T2axi+T2cor+T2sag+dynamicaxi+dynamicsag+fsT1CEaxi+fsT1CEcor+fsT1CEsag+fsT1sag+fsT2axi

0.91980.88420.90203DWI+T1axi+T1sag+T2axi+T2cor+T2sag+dynamicaxi+dynamicsag+fsT1CEaxi+fsT1CEcor+fsT1axi+fsT1sag+fsT2axi

0.92640.87680.9016

4DWI+T1axi+T1sag+T2axi+T2cor+T2sag+dynamicaxi+dynamicsag+fsT1CEcor+fsT1CEsag+fsT1axi+fsT1sag+fsT2axi

0.93430.86880.9015

5ADC+DWI+T1sag+T2axi+T2cor+T2sag+dynamicaxi+dynamicsag+fsT1CEcor+fsT1CEsag+fsT1axi+fsT1sag+fsT2axi

0.91180.89080.9013

6

DWI+T1axi+T1sag+T2axi+T2cor+T2sag+dynamicsag+fsT1CEaxi+fsT1CEcor+fsT1CEsag+fsT1axi+fsT1sag+fsT2axi

0.92890.87240.9006

7

DWI+T1sag+T2axi+T2cor+T2sag+dynamicaxi+dynamicsag+fsT1CEaxi+fsT1CEcor+fsT1CEsag+fsT1axi+fsT1sag+fsT2axi

0.91660.88420.90048

DWI+T1axi+T1sag+T2axi+T2cor+T2sag+dynamicaxi+dynamicsag+fsT1CEaxi+fsT1CEcor+fsT1CEsag+fsT1axi+fsT2axi0.9216

0.87900.90039

DWI+T1axi+T1sag+T2axi+T2cor+T2sag+dynamicaxi+dynamicsag+fsT1CEaxi+fsT1CEcor+fsT1CEsag+fsT1axi+fsT1sag

0.9286

0.87170.90020.93050.86880.899610 DWI+T1axi+T2axi+T2cor+T2sag+dynamicaxi+dynamicsag+fsT1CEaxi+fsT1CEcor+fsT1CEsag+fsT1axi+fsT1sag+fsT2axi

シークエンスを組み合わせることで診断精度は0.9程度まで向上した。
DWI(拡散強調像), T2axi(T2強調軸位断像）, T2sag(T2強調矢状断像)は上位10番以内のすべての組み合わせに含まれていた。
※診断精度＝感度・特異度の平均

考察• 深層学習による子宮肉腫・子宮筋腫の鑑別において、画像シリーズを組み合わせることにより、診断精度は9割程度に向上した。
• DWI、T2WIの重要性が高い結果であった。
中でもDWI, T2WI axi, T2WI sagのみの組み合わせが最も特異度が高かった
理由として、典型的な筋腫はT2WIで強い低信号を示すので、T2WIだけで（T1WIは含まず）判断する方が肉腫と筋腫とのoverlapが少なかった可能性は考慮される。
• しかし、 DWI、T2WIを含む症例数が相対的に多数であったため、精度が上がりやすかった可能性はある(下図通り）。
シークエンス

T1axi

T1sag fsT1axi fsT1sag

T2axi

T2sag

T2cor

fsT2axi

DWI

ADC

dynamicaxi

dynamicsag

fsT1CEsag

fsT1CEaxi

fsT1CEcor

全体

症例数(例)

25110325825915686254

240436118916161263

175142• 希少癌の症例数確保は困難を要し、シークエンス数や撮像などのばらつきなどを補正することには限界点ではあるが症例数増量により、さらなる成績向上の余地が期待できる。

結語• 深層学習による子宮肉腫・子宮筋腫の鑑別研究を行い、9割前後の診断精度を得られた。
• 深層学習においては、拡散強調画像、T2強調画像が重要な因子と考えられた。
• 今後の症例数の増量による成績の向上が期待される。

謝辞

本発表の機会を与えてくださりました
杏林大学医学部産科婦人科学教室 教授 小林陽一先生に深謝いたします。
また、本研究においてご協力いただきました・東京都立駒込病院 八杉利治先生 古澤啓子先生 川田淑子先生
・公立昭和病院 武知公博先生 塚﨑雄大先生
多大なご尽力に深く感謝申し上げます。