Improving the diagnostic accuracy of breast MRI without contrast agent using the parameters of abbreviated diffusion-weighted image.

• Project/Area Number: 23K07211
• 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: Kyoto Prefectural University of Medicine
• Principal Investigator: 後藤 眞理子 京都府立医科大学, 医学(系)研究科(研究院), 特任准教授 (20605042)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): LEBIHAN DENIS 生理学研究所, システム脳科学研究領域, 招へい研究員 (50748928)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2027: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2024: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
• Keywords: 乳房MRI / 乳癌 / 拡散強調像

Outline of Research at the Start

本研究の目的は、乳房MRI・短縮拡散強調像（abbreviated diffusion weighted image）の乳腺病変診断能の向上と最適化、単純MRI全体の乳腺病変良悪性診断能の向上である。
先行研究で乳腺病変の良悪性鑑別能が示されている新たなパラメータ・S Indexにヒストグラム解析などの解析手法を導入することで診断精度の最適化を目指す。さらにT1/T2強調像など他の非造影MRI画像のヒストグラム・テクスチャ解析などから得られる特徴量の情報を追加、診断モデルを構築し、単純MRIでの乳腺病変良悪性鑑別能の向上の可能性を追求する。