| Project Area | Multidisciplinary computational anatomy and its application to highly intelligent diagnosis and therapy |
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| Project/Area Number |
26108010
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Review Section |
Science and Engineering
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
HASHIZUME MAKOTO 九州大学, 先端医療イノベーションセンター, 名誉教授 (90198664)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
家入 里志 鹿児島大学, 医歯学域医学系, 教授 (00363359)
宗崎 良太 九州大学, 医学研究院, 講師 (10403990)
大内田 研宙 九州大学, 大学病院, 講師 (20452708)
鈴木 直樹 東京慈恵会医科大学, 医学部, 教授 (40147327)
池田 典昭 九州大学, 医学研究院, 教授 (60176097)
小田 義直 九州大学, 医学研究院, 教授 (70291515)
木口 量夫 九州大学, 工学研究院, 教授 (90269548)
田口 智章 九州大学, 医学研究院, 教授 (20197247)
中村 雅史 九州大学, 医学(系)研究科(研究院), 教授 (30372741)
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| Project Period (FY) |
2014-07-10 – 2019-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2018)
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| Budget Amount *help |
¥126,750,000 (Direct Cost: ¥97,500,000、Indirect Cost: ¥29,250,000)
Fiscal Year 2018: ¥23,790,000 (Direct Cost: ¥18,300,000、Indirect Cost: ¥5,490,000)
Fiscal Year 2017: ¥23,790,000 (Direct Cost: ¥18,300,000、Indirect Cost: ¥5,490,000)
Fiscal Year 2016: ¥23,920,000 (Direct Cost: ¥18,400,000、Indirect Cost: ¥5,520,000)
Fiscal Year 2015: ¥23,790,000 (Direct Cost: ¥18,300,000、Indirect Cost: ¥5,490,000)
Fiscal Year 2014: ¥31,460,000 (Direct Cost: ¥24,200,000、Indirect Cost: ¥7,260,000)
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| Keywords | 多元計算解剖学 / 医用画像 / 医用イメージング / 病理像 / 予測シミュレーション / ナビゲーション治療 / 計算解剖 / 治療シミュレーション / 分子イメージング |
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| Outline of Final Research Achievements |
In clinical practice, a variety of medical images in addition to those obtained with CR are used in diagnosis and treatment. A new analysis model that integrated these various medical images is therefore needed. The focus of the present study thus far is pancreatic cancer, which is extremely difficult to diagnose and treat. Using the KPC mouse, we prepared time-dependent MR images and 1299 pathological images of pancreatic tumors. Using these images, 3D micro images can be reconstituted and integrated with both the MR and the serial pathological images. Manually integrated 3D images showed significant correlations between the stromal distribution and signal intensity in the MR images. The new model will be useful at the preoperative diagnosis and prediction of the tumor response after chemotherapy. Furthermore, the features of normal cells and cancer cells were detected using HE images. We would like to find new markers to evaluate grade and stage of cancer at a cellular level.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
「多元計算解剖学」の成果を新たなプラットフォームとして統合し、その成果をフィードバックすることにより従来の臨床の問題が根本的に解決され、日常臨床に大きな貢献をもたらすことが期待される。本研究の成果により医師の経験や技術に依存せず、デジタル化による客観性も備えられ、信頼性のある治療の実現のみならず、EBMの実現に向けた保険制度や法制度に対する大きなインパクトを与えることが可能である。
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