頭頸部癌の個別化医療に向けた腫瘍特性の非侵襲的画像化と人工知能解析の融合

• Project/Area Number: 21K07558
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 52040:Radiological sciences-related
• Research Institution: Hokkaido University
• Principal Investigator: 藤間 憲幸 北海道大学, 大学病院, 講師 (80431360)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 本間 明宏 北海道大学, 医学研究院, 教授 (30312359)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Project Status: Completed (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000); Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2021: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
• Keywords: 深層学習 / MRI / 頭頸部癌 / 人工知能 / 頭頚部癌

Outline of Research at the Start

頭頸部扁平上皮癌の予後予測因子として一般的に重要とされている腫瘍特性に細胞増殖能および低酸素状態の有無が挙げられる。本研究は第一段階として、MRIの画像情報に数学的な後処理解析を加えることで、これらの腫瘍特性を高精度に反映させた画像を作り出すことを目的とした。さらに第二段階として、これらの腫瘍特性を反映させた画像情報を用いて、より精度の高い予後予測法を構築することを目的とした。これには、腫瘍特性を反映させた画像情報に対して、深層学習をベースにした解析を施すことで、より精度の高い診断モデルを構築する。

Outline of Annual Research Achievements

本研究の第一段階である頭頸部扁平上皮癌における腫瘍の機能的情報（細胞増殖能および低酸素領域）の非侵襲的な画像化は、MRIによる多b値の拡散強調像の信号情報およびamido proton transfer（APT）イメージングにより得られる腫瘍のタンパク質代謝情報、さらにはArterial Spin Labeling（ASL）より得られた腫瘍の血流情報をそれぞれ反映させ、機械学習を用いた手法で統一することによって比較的、高い精度にて実現できた。
第二段階としては、これらの情報を深層学習モデルによる解析を行うことで予後予測機能のモデル化を行った。深層学習には学習の効率化のため、既存のイメージデータベースを用いて構築されたモデルによる転移学習で対応した。モデル分類の教師データには患者の原発腫瘍のT-stageや組織学的分化度、化学放射線治療に対する短期的な初期反応（腫瘍の縮小率）を用いて、複合的な要素を勘案したモデル構築を行った。今回、取得した画像情報に対して最適な深層学習ネットワークの種類およびモデル構築に最適なハイパーパラメータを複数回の処理の後に決定し、モデル構築の条件の基盤となるデータを取得した。
第三段階として、実際の患者群を用いて、第二段階において構築した診断モデルがどの程度の精度を持つか、いわゆるバリデーションのための検討を行った。特に化学放射線療法の治療後初期における腫瘍の縮小率に対しては高い診断能を有したが（正診率＝0.91）、現時点で長期予後の予測能は不明であり、今後は長期的な生存率、因子ごとに区分け、細分化したモデル構築および多モデルの統合などが必要であろうと予想された。

Research Products

• [Int'l Joint Research] Boston Medical Center(米国)
• [Journal Article] Diagnosis of skull-base invasion by nasopharyngeal tumors on CT with a deep-learning approach (2024)
  • Author(s): Nakagawa Junichi、Fujima Noriyuki、Hirata Kenji、Harada Taisuke、Wakabayashi Naoto、Takano Yuki、Homma Akihiro、Kano Satoshi、Minowa Kazuyuki、Kudo Kohsuke
  • Journal Title: Japanese Journal of Radiology Volume: - Issue: 5 Pages: 1-10
  • DOI: 10.1007/s11604-023-01527-7
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Utility of Echo Planar Imaging With Compressed Sensing-Sensitivity Encoding (EPICS) for the Evaluation of the Head and Neck Region (2024)
  • Author(s): Hirano Yuya、Fujima Noriyuki、Ishizaka Kinya、Aoike Takuya、Nakagawa Junichi、Yoneyama Masami、Kudo Kohsuke
  • Journal Title: Cureus Volume: -
  • DOI: 10.7759/cureus.54203
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] Non-Gaussian model-based diffusion-weighted imaging of oral squamous cell carcinoma: associations with Ki-67 proliferation status (2023)
  • Author(s): Shima Tomoka、Fujima Noriyuki、Yamano Shigeru、Kameda Hiroyuki、Suzuka Masaaki、Takeuchi Akiko、Kinoshita Yurika、Iwai Nanami、Kudo Kohsuke、Minowa Kazuyuki
  • Journal Title: Oral Radiology Volume: - Issue: 4 Pages: 661-667
  • DOI: 10.1007/s11282-023-00682-x
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] Current State of Artificial Intelligence in Clinical Applications for Head and Neck MR Imaging (2023)
  • Author(s): Fujima Noriyuki、Kamagata Koji、Ueda Daiju、Fujita Shohei、Fushimi Yasutaka、Yanagawa Masahiro、Ito Rintaro、Tsuboyama Takahiro、Kawamura Mariko、Nakaura Takeshi、Yamada Akira、Nozaki Taiki、Fujioka Tomoyuki、Matsui Yusuke、Hirata Kenji、Tatsugami Fuminari、Naganawa Shinji
  • Journal Title: Magnetic Resonance in Medical Sciences Volume: 22 Issue: 4 Pages: 401-414
  • DOI: 10.2463/mrms.rev.2023-0047
  • ISSN: 1347-3182, 1880-2206
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Multiparametric machine learning algorithm for human papillomavirus status and survival prediction in oropharyngeal cancer patients (2023)
  • Author(s): Fazelpour Sherwin、Vejdani‐Jahromi Maryam、Kaliaev Artem、Qiu Edwin、Goodman Deniz、Andreu‐Arasa V. Carlota、Fujima Noriyuki、Sakai Osamu
  • Journal Title: Head Neck Volume: 45 Issue: 11 Pages: 2882-2892
  • DOI: 10.1002/hed.27519
  • Peer Reviewed / Int'l Joint Research
• [Journal Article] Improvement of image quality in diffusion-weighted imaging with model-based deep learning reconstruction for evaluations of the head and neck (2023)
  • Author(s): Fujima Noriyuki、Nakagawa Junichi、Kameda Hiroyuki、Ikebe Yohei、Harada Taisuke、Shimizu Yukie、Tsushima Nayuta、Kano Satoshi、Homma Akihiro、Kwon Jihun、Yoneyama Masami、Kudo Kohsuke
  • Journal Title: Magnetic Resonance Materials in Physics, Biology and Medicine Volume: - Issue: 3 Pages: 439-447
  • DOI: 10.1007/s10334-023-01129-4
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] Amide proton transfer imaging for the determination of human papillomavirus status in patients with oropharyngeal squamous cell carcinoma (2022)
  • Author(s): Fujima N*, Shimizu Y, Yoneyama M, Nakagawa J, Kameda H, Harada T, Hamada S, Suzuki T, Tsushima N, Kano S, Homma A, Kudo K.
  • Journal Title: Medicine (Baltimore) Volume: 101(28) Issue: 28 Pages: e29457-e29457
  • DOI: 10.1097/md.0000000000029457
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] The utility of diffusion-weighted T2 mapping for the prediction of histological tumor grade in patients with head and neck squamous cell carcinoma (2022)
  • Author(s): Fujima N*, Shimizu Y, Yoneyama M, Nakagawa J, Kameda H, Harada T, Hamada S, Suzuki T, Tsushima N, Kano S, Homma A, Kudo K.
  • Journal Title: Quant Imaging Med Surg Volume: 12(8) Issue: 8 Pages: 4024-4032
  • DOI: 10.21037/qims-22-136
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Utility of the deep learning technique for the diagnosis of orbital invasion on CT in patients with a nasal or sinonasal tumor (2022)
  • Author(s): Nakagawa J, Fujima N*, Hirata K, Tang M, Tsuneta S, Suzuki J, Harada T, Ikebe Y, Homma A, Kano S, Minowa K, Kudo K.
  • Journal Title: Cancer Imaging Volume: 22(1) Issue: 1 Pages: 52-52
  • DOI: 10.1186/s40644-022-00492-0
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] MR vessel-encoded arterial spin labeling with the placement of metallic items to visualize the territorial blood flow after extracranial-intracranial bypass surgery: a proof-of-concept study (2022)
  • Author(s): Hayashi T, Fujima N*, Harada T, Hamaguchi A, Kodera S
  • Journal Title: Acta Radiologica Volume: - Issue: 5 Pages: 2004-2009
  • DOI: 10.1177/02841851221151144
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Prediction of the Treatment Outcome using Machine Learning with FDG-PET Image-based Multiparametric Approach in Patients with Oral Cavity Squamous Cell Carcinoma (2021)
  • Author(s): Fujima N, Andreu-Arasa VC, Meibom SK, Mercier GA, Salama AR, Truong MT, Sakai O
  • Journal Title: Clinical Radiology Volume: － Issue: 9 Pages: 711.e1-711.e7
  • DOI: 10.1016/j.crad.2021.03.017
  • Peer Reviewed / Int'l Joint Research
• [Journal Article] Prediction of the local treatment outcome in patients with oropharyngeal squamous cell carcinoma using deep learning analysis of pretreatment FDG-PET images (2021)
  • Author(s): Fujima Noriyuki、Andreu-Arasa V. Carlota、Meibom Sara K.、Mercier Gustavo A.、Truong Minh Tam、Hirata Kenji、Yasuda Koichi、Kano Satoshi、Homma Akihiro、Kudo Kohsuke、Sakai Osamu
  • Journal Title: BMC Cancer Volume: 21 Issue: 1 Pages: 900-900
  • DOI: 10.1186/s12885-021-08599-6
  • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
• [Journal Article] Multiparametric Analysis of Tumor Morphological and Functional MR Parameters Potentially Predicts Local Failure in Pharynx Squamous Cell Carcinoma Patients (2021)
  • Author(s): Fujima Noriyuki、Shimizu Yukie、Yoshida Daisuke、Kano Satoshi、Mizumachi Takatsugu、Homma Akihiro、Yasuda Koichi、Onimaru Rikiya、Sakai Osamu、Kudo Kohsuke、Shirato Hiroki
  • Journal Title: The Journal of Medical Investigation Volume: 68 Issue: 3.4 Pages: 354-361
  • DOI: 10.2152/jmi.68.354
  • NAID: 130008115660
  • ISSN: 1343-1420, 1349-6867
  • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
• [Journal Article] Cystic cervical lymph nodes of papillary thyroid carcinoma, tuberculosis and human papillomavirus positive oropharyngeal squamous cell carcinoma: utility of deep learning in their differentiation on CT (2021)
  • Author(s): Onoue K, Fujima N, Andreu-Arasa VC, Setty BN, Sakai O
  • Journal Title: American Journal of Otolaryngology Volume: 42 Issue: 5 Pages: 103026-103026
  • DOI: 10.1016/j.amjoto.2021.103026
  • Peer Reviewed / Int'l Joint Research