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日本乳腺人工智能研究会
非常感谢您出席乳腺人工智能研究组第二次全体大会。 我叫尾崎幸典，担任本次大会的组织者。 首先我要向大家表示感谢。 乳腺人工智能研究组是一个由多学科专家和学生组成的优秀社区，致力于推动人工智能等创新数字技术在乳腺癌治疗领域的发展。 我们相信，凭借大家的热情和专业知识，该研究小组将继续发展壮大，不仅为乳腺癌治疗做出贡献，而且为广泛的医学领域做出贡献。 今年的全体大会以“思考社会对于AI与医疗数字化转型需要的方向”为主题，除了各小组的进展报告外，我们还邀请了活跃在虚拟现实领域最前线、熟知政府政策信息的特别演讲嘉宾，将站在患者与民众的角度，热情洋溢地讲述AI发展与医疗数字化转型应努力的方向。 这将是各领域专家分享丰富知识和经验并深入讨论的宝贵机会。 大会不仅是学术交流的论坛，更是加深社区联系的机会。 我们希望通过交流和联系，出现新的合作和项目，并取得更大的成功。 我们要向所有支持我们研究小组的人以及指导我们的顾问表示最深切的感谢。向与我们合作的医院、大学以及小组长和成员表示感谢。期待您继续给予指导和鼓励。
根据患者的年龄和乳腺象限的乳腺密度和乳腺体积的定量研究
摘要：目标：乳房密度被认为是乳腺癌发展的独立危险因素。这项研究旨在根据患者的年龄和乳房象限来定量评估乳腺密度百分比（PBD）和乳腺体积（MGV）。我们提出了一个回归模型，以估算PBD和MGV作为患者年龄的函数。方法：1027个螺旋乳房CT（BCT）数据集中的乳房组成，没有软组织质量，钙化或来自517名女性（57±8年）的植入物。在整个乳房和四个象限中的每个象限中测量了乳房的乳腺组织体积（BTV），MGV和PBD。在七个年龄组中分析了三个乳房成分特征，从40到74岁，间隔为5年。将对数模型拟合到BTV，并使用最小二乘方法建立了对MGV和PBD作为年龄函数的乘法逆模型。结果：BTV从545±345增加到676±412 cm 3，MGV和PBD从111±164降至57±43 cm 3，分别从21±21±21降至11±21％，从最小的组最小的组（p <0.05）降低到11±21％。所有年龄段的平均PBD为14±13％。回归模型可以根据患者的年龄为基础预测BTV，MGV和PBD，其残余标准误差分别为386 cm 3、67 cm 3和13％。每个象限中MGV和PBD的减少遵循整个乳房中的象限。结论：根据BCT检查计算的PBD和MGV为妇女的乳腺癌风险评估提供了重要信息。该研究量化了整个乳房的乳腺乳腺减小和密度降低。它建立了数学模型来估计乳房成分特征 - BTV，MGV和PBD，是患者年龄的函数。
通过乳腺导管内注射将基因递送至小鼠乳腺上皮细胞
小鼠乳腺由导管树组成，导管树内衬上皮细胞，每个乳头顶端都有一个开口。上皮细胞在乳腺功能中起着重要作用，是大多数乳腺肿瘤的起源。将感兴趣的基因引入小鼠乳腺上皮细胞是评估上皮细胞基因功能和生成小鼠乳腺肿瘤模型的关键步骤。这一目标可以通过将携带感兴趣基因的病毒载体注射到小鼠乳腺导管树中来实现。注射的病毒随后感染乳腺上皮细胞，带来感兴趣的基因。病毒载体可以是慢病毒、逆转录病毒、腺病毒或腺病毒相关病毒 (AAV)。这项研究展示了如何通过小鼠乳腺导管内注射病毒载体将感兴趣的基因传递到乳腺上皮细胞中。携带GFP的慢病毒用于显示传递基因的稳定表达，携带Erbb2（HER2/Neu）的逆转录病毒用于显示致癌基因诱导的非典型增生性病变和乳腺肿瘤。
乳腺超声中的人工智能
在当今世界，人工智能（AI）越来越受欢迎。AI在各种图像的识别中越来越受欢迎。因此，它已广泛应用于乳房超声检查。此外，AI可以进行定量评估，这进一步有助于保持诊断的准确性。此外，乳腺癌是女性中最常见的癌症，对女性健康构成严重威胁。因此，其早期发现通常与患者的预后有关。因此，在乳腺癌筛查和检测中使用AI至关重要。这篇简短的评论文章强调了乳房超声检查中的AI概念。它倾向于关注早期AI，即传统的机器学习和深度学习算法。此外，还广泛解释了人工智能在超声检查中的应用以及在乳房X光检查、磁共振成像、核医学成像和乳腺病变分类中的应用，以及将人工智能引入日常实践所面临的挑战。
乳腺小叶癌的综合回顾 - ...
摘要：第二大常见乳腺癌是浸润性小叶癌，约占乳腺肿瘤的 15%。近年来，其发病率有所上升，部分原因是激素替代疗法和诊断方法的改进。尽管浸润性小叶癌 (ILC) 被认为源自与其导管癌相同的细胞类型，但它们是一种独特的实体，具有不同的调节遗传途径、特征性组织学和不同的生物学。小叶癌最独特的特征包括 E-Cadherin 的缺失，导致组织学上解聚和形成特征性单列模式。由于大多数此类肿瘤表现出雌激素受体阳性和 Her2 neu 阴性，因此内分泌疗法已成为治疗这些肿瘤的主要方法。然而，CDK4/6 抑制剂等新型治疗方法已显示出重要性，而考虑到较新的 Her 2 Low 乳腺肿瘤类别，抗体药物偶联物可能发挥重要作用。在这篇叙述性综述中，我们探讨了这种独特实体的多个病理方面和转化特征。此外，由于空间转录组学和其他复合技术的进步，我们试图利用肿瘤微环境的特点和最新的相关发现来更好地了解当前个性化治疗时代的新的潜在治疗选择。
