CT、PETCT、病理画像のテクスチャー解析を用いた肺癌再発予後予測モデルの確立

Research Project

Project/Area Number	24K18756
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 52040:Radiological sciences-related
Research Institution	Niigata University
Principal Investigator	八木琢也新潟大学, 医歯学総合病院, 助教 (20899158)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000) Fiscal Year 2026: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000) Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Keywords	肺癌 / テクスチャー解析 / PET-CT / 病理診断
Outline of Research at the Start	本研究は、I期肺癌において術前高精細CT、[18F]FDG-PETCTにおけるPET画像、術後病理バーチャルスライドを併用したテクスチャー解析を用いて、術後再発予後予測モデルを構築、確立する事を目的とする。テクスチャー解析では人間の目では見えない画素レベルの画像情報を評価することができるため、従来の視覚的評価よりも精度高く、再発予後を予測できる可能性がある。原発性肺癌の正確な再発予後予測は、縮小手術や術後化学療法の適格症例の選定に大きく寄与する事ができると考えられる。