• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to previous page

USを用いた高精度口腔癌リンパ節転移診断法の確立

Research Project

Project/Area Number 20K10122
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 57060:Surgical dentistry-related
Research InstitutionNagasaki University

Principal Investigator

榮田 智  長崎大学, 医歯薬学総合研究科(歯学系), 助教 (80325662)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 柳本 惣市  広島大学, 医系科学研究科(歯), 教授 (10315260)
佐々木 美穂  長崎大学, 病院(歯学系), 助教 (10437874)
高木 幸則  長崎大学, 医歯薬学総合研究科(歯学系), 准教授 (30295084)
角 美佐  長崎大学, 医歯薬学総合研究科(歯学系), 教授 (90284702)
Project Period (FY) 2020-04-01 – 2025-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2020: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Keywordsリンパ節 / US
Outline of Research at the Start

口腔癌において、頸部リンパ節転移の有無は予後を左右する重要な因子である。USは頸部リンパ節診断において最終的な検査手段として高い評価を得ているが、肉眼的に認知できる所見に限界があること、検査者間の主観性が反映されやすいこと、が問題点となる。そこで、Radiomicsを用いて問題の解決を図る。Radiomicsとは、radiology(放射線医学)と-omics(網羅的な解析・学問)とが合成された造語であり、医用画像から得られる多量の情報を系統的に解析し、臨床的に重要な情報を得るための方法を構築する学問である。全ての画像情報を数値化し定量的に解析するため、高精度で再現性の高い診断が可能となる。

Outline of Annual Research Achievements

超音波画像(Dモード画像、Bモード画像)をそれぞれ、トレーニング用:検証用:テスト用に、7:2:1に分類した。トレーニング用および検証用の画像上では、転移リンパ節についてのみ、アノテーションソフトウェアを用いバウンディングボックスを作成し、転移リンパ節についての情報を作成したYOLOv7を用いた転移リンパ節検出モデルに学習させました。検出されたリンパ節に表示されるconfidence scoreに基づいて、B-mode model-1、B-mode model-2、D-mode model-1、D-mode model-2の4つのモデルを作成した。B-mode model-1、D-mode model-1については、検出時に示される信頼度スコアが0.1以上を閾値とした。またB-mode model-2、D-mode model-2については、それぞれROC曲線より算出した、0.23、0.48を閾値とした。これらのモデルから得られた結果を経験豊富な放射線科医と経験の浅い研修医と比較し、診断性能を評価した。比較項目は、Recall、Precision、F1-score、False-positive rate for non-LN area、Accuracy、AUCであった。
結果として、①B-modeでの診断性能は、model-1およびmodel-2ともに放射線科医より低いが、研修医より高かった。②D-modeでの診断性能は、model-1のRecallは放射線科医より高かったが、他は低かった。またmodel-2の診断性能は放射線科医と同等であった。このことから、今回作成したモデルは超音波頸部リンパ節診断のサポートに役立つことが示唆された。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

これまでの研究を、論文として発表できた。また5月の学会で発表を予定している。

Strategy for Future Research Activity

モデル解釈分析を行い、診断根拠の明確化を行う。また、B-modeとD-modeの融合モデルの作成を目指す。

Report

(4 results)
  • 2023 Research-status Report
  • 2022 Research-status Report
  • 2021 Research-status Report
  • 2020 Research-status Report
  • Research Products

    (1 results)

All 2024

All Journal Article (1 results) (of which Peer Reviewed: 1 results,  Open Access: 1 results)

  • [Journal Article] Metastatic Lymph Node Detection on Ultrasound Images Using YOLOv7 in Patients with Head and Neck Squamous Cell Carcinoma2024

    • Author(s)
      Eida Sato、Fukuda Motoki、Katayama Ikuo、Takagi Yukinori、Sasaki Miho、Mori Hiroki、Kawakami Maki、Nishino Tatsuyoshi、Ariji Yoshiko、Sumi Misa
    • Journal Title

      Cancers

      Volume: 16 Issue: 2 Pages: 274-274

    • DOI

      10.3390/cancers16020274

    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Peer Reviewed / Open Access

URL: 

Published: 2020-04-28   Modified: 2024-12-25  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi