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Clinical application of magnetic resonance imaging using deep learning for pancreatic lesions

Research Project

Project/Area Number 23K07057
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 52040:Radiological sciences-related
Research InstitutionShinshu University

Principal Investigator

藤永 康成  信州大学, 学術研究院医学系, 教授 (70334901)

Project Period (FY) 2023-04-01 – 2026-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2024: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Keywords磁気共鳴画像 / 膵 / 深層学習 / 膵癌
Outline of Research at the Start

近年、MRIの高画質化が一般的となり、CTに匹敵する高精度な腹部MRI診断が可能になった。高精度MRIの撮像時間短縮のために用いられる圧縮センシングは画像再構成に時間がかかり、しばしば検査時間が延長した。深層学習(deep learning, DL)を用いた画像再構成法は、高画質と検査時間短縮に寄与することが期待されているが、従来法と置換可能かどうかの検証は行われていない。
本研究では、DLを用いたMRIが従来法と比較して画質、病変抽出、質的診断などに関して優れているかどうか、また検査効率を向上させることができるかを検討する。本研究により、腹部MRIの標準検査法の提案および医療経済的な有用性も期待される。

Outline of Annual Research Achievements

〇令和5年度はMRIのT2強調像に関して深層学習(Deel learning, DL)を用いた画像について,撮像条件の最適化および臨床例での有用性に関する検証を行った.
T2強調像の撮像条件については,肝で行った検討(Ichinohe F, Oyama K, Yamada A, Hayashihara H, Adachi Y, Kitoh Y, Kanki Y, Maruyama K, Nickel MD, Fujinaga Y*. Usefulness of Breath-Hold Fat-Suppressed T2-Weighted Images With Deep Learning-Based Reconstruction of the Liver: Comparison to Conventional Free-Breathing Turbo Spin Echo. Invest Radiol. 2023 Jun 1;58(6):373-379. doi: 10.1097/RLI.0000000000000943. Epub 2022 Dec 26.)を踏襲した.膵のMRIを施行した連続87例について,T2強調像の視覚的評価と定量的評価を行った.その結果,自由呼吸下で撮像した従来の高速スピンエコー法(RG-TSE)は,撮像時間の平均が3分51秒で,呼吸停止下でDLを併用して撮像したTSE(BH-DL-TSE)(40秒)やDLを用いた呼吸停止下超高速スピンエコー法(BH-DL-HASTE)(20秒)と比較して最も長い時間を要した.視覚的評価については,BH-DL-HASTEで最もアーチファクトが少なく,膵の辺縁や主膵管の描出が最も良好であった.定量的評価については,信号雑音比については3つの撮像法で統計学的有意差を認めなかった.コントラストについては,BH-DL-TSEよりもRG-TSEやBH-DL-HASTEが高かった.
この研究は,第80回日本医学放射線学会総会で発表し,現在論文化し投稿中である.

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

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

Reason

現在の所,当初の予定から大きく想定を外れる事象は発生しておらず,順調に進行している.

Strategy for Future Research Activity

DLを用いたMRIT2強調像について,現時点では,腫瘍性病変の症例数が少なく,病変に対しての検討ができていない.今後,症例を蓄積しつつ検討を追加する予定である.また,膵の拡散強調像に関してもDLを用いた撮像法の有用性について検討を進める予定である.

Report

(1 results)
  • 2023 Research-status Report
  • Research Products

    (4 results)

All 2023

All Journal Article (3 results) (of which Peer Reviewed: 1 results) Presentation (1 results)

  • [Journal Article] 特集1 令和にアップデートしたい 膵癌の画像診断 画像診断の進歩:MRI2023

    • Author(s)
      藤永康成,一戸記人,雄山一樹
    • Journal Title

      臨床画像

      Volume: 39 Issue: 7 Pages: 748-754

    • DOI

      10.18885/CI.0000001343

    • ISSN
      0911-1069
    • Year and Date
      2023-07-26
    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Journal Article] 特集1 意外と奥深いアーチファクト・偽病変の世界ー腹部領域を中心にー DLRを用いた腹部MRI診断において留意すべきアーチファクト・偽病変2023

    • Author(s)
      一戸 記人, 山田 哲, 藤永 康成
    • Journal Title

      臨床画像

      Volume: 39 Issue: 4 Pages: 425-432

    • DOI

      10.18885/CI.0000001228

    • ISSN
      0911-1069
    • Year and Date
      2023-04-26
    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Journal Article] Usefulness of Breath-Hold Fat-Suppressed T2-Weighted Images With Deep Learning-Based Reconstruction of the Liver: Comparison to Conventional Free-Breathing Turbo Spin Echo2023

    • Author(s)
      11.Ichinohe F, Oyama K, Yamada A, Hayashihara H, Adachi Y, Kitoh Y, Kanki Y, Maruyama K, Nickel MD, Fujinaga Y
    • Journal Title

      Invest Radiol

      Volume: 12 Issue: 6 Pages: 373-379

    • DOI

      10.1097/rli.0000000000000943

    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Peer Reviewed
  • [Presentation] Usefulness of breath-hold T2-weighted image (T2WI) of the pancreas with deep learning-based reconstruction compared to respiratory-gated turbo spin echo T2WI2023

    • Author(s)
      Tomofumi Nonaka, Fumihito Ichinohe, Kazuki Oyama, Akira Yamada, Hayato Hayashihara, Yasuo Adachi, Yoshihiro Kitoh, Yusuke Kanki, Katsuya Maruyama, Yasunari Fujinaga
    • Organizer
      第80回日本医学放射線学会総会
    • Related Report
      2023 Research-status Report

URL: 

Published: 2023-04-13   Modified: 2024-12-25  

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