Voxel-based Multiparametric Analysis of Head and Neck Cancer with PET/MR
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19K08228
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 52040:Radiological sciences-related
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
鷺山 幸二 九州大学, 大学病院, 助教 (20755243)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山崎 誘三 九州大学, 大学病院, 助教 (00643347)
神谷 武志 九州大学, 大学病院, 助教 (20419534)
松浦 由布子 九州大学, 大学病院, 医員 (40825345)
筒井 聡一郎 九州大学, 大学病院, 医員 (50825346)
藪内 英剛 九州大学, 医学研究院, 教授 (70380623)
中山 智博 九州大学, 医学研究院, 講師 (70419571)
樋田 知之 九州大学, 大学病院, 医員 (40848644)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2020)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2021: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2020: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | PET/MR / 頭頚部悪性腫瘍 / 拡散強調像 / FDG-PET / Amide proton transfer / テクスチャー解析 / Amide Proton Transfer |
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| Outline of Research at the Start |
頭頚部がんの治療方針の決定には画像を用いた検査が不可欠だが、従来のCTやMRIといった検査は解剖学的情報しか得られず、がんの性質の正確な評価や治療効果の判定がしばしば困難であった。
近年開発されたPET/MR装置はFDG-PETによる糖の代謝情報とMRによる詳細な解剖学的情報および様々な機能画像を同時に取得可能な新しいマルチ分子イメージング装置である。
本研究ではPET/MR装置による複数の代謝・機能画像を組み合わせたマルチパラメトリックイメージング手法を確立し、頭頚部がんの悪性度評価および治療効果の判定や予測に応用することを目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
頭頚部悪性腫瘍の治療方針決定には画像診断が不可欠であるが、従来の解剖学的情報を主体とした手法では正確な評価は困難であった。PET/MR装置はFDG-PETによる糖代謝情報とMRによる詳細な解剖学的情報および様々な機能画像を同時に取得可能な新しいマルチ分子イメージング装置である。
本研究では、従来の手法では不可能であった腫瘍内部の様々な代謝や機能画像を重ね合わせて画素単位で直接比較し、頭頚部腫瘍の悪性度診断や治療効果の予測および判定に用いるための手法の確立とその応用を目的とする。計画していた具体的な研究項目は、①MR機能画像の開発と最適化、②腫瘍内部の画素単位でのマルチパラメトリック解析の開発、③治療効果判定・予測方法の確立、の3つである。
本年度はこのうち、腫瘍内の画素単位での解析法の開発を重点的に行った。関心領域内の平均値や最大・最小値などの従来の単一測定値に留まらず、隣接画素との関係を複数のパラメーターによって定量化するテクスチャー解析を応用することによって、腫瘍内部の性状や不均一性を評価することを試みた。残念ながら新型コロナウイルス感染症の影響で、ボランティアや患者での画像取得が遅延したが、過去の画像を用いてパラメーターの最適化を行った。事態が改善し次第、症例を蓄積し、さらにパラメーターの最適化を進める方針である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
PET撮像法およびMRシークエンスの最適化、腫瘍の内部性状や不均一を評価するためのマルチパラメトリック解析法の開発はいずれも順調に進行しており、これらはほぼ予定通りの進捗である。
一方、少数のボランティアおよび患者を用いた撮影は新型コロナウイルス感染の蔓延に伴う外部者の立ち入り制限などの理由で着手できていない状態であり、遅延している。
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| Strategy for Future Research Activity |
ボランティアや頭頚部悪性腫瘍患者でのデータ収集の再開の見通しが現状では不明であり、シークエンスの再検討や過去の画像データを用いての解析手法の改良などを行っていく予定である。
また将来の研究への布石として、Amide proton transfer (APT) イメージングやArterial spin labeling法など様々なMRの代謝画像の応用やアミノ酸トレーサーなど新たなPETトレーサーの導入なども検討していく予定である。
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Report
(2 results)
Research Products
(4 results)
