AIを活用したFDG-PET/CT radiomics解析によるSTAS予測モデルの構築

Research Project

Project/Area Number	24K18800
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 52040:Radiological sciences-related
Research Institution	Kochi University
Principal Investigator	西森美貴高知大学, 教育研究部医療学系臨床医学部門, 助教 (30760483)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2025: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000) Fiscal Year 2024: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Keywords	Lung cancer
Outline of Research at the Start	Spread Through Air Spaces (STAS)は、腫瘍の縁を超えた肺胞腔内に分離性増殖を認める肺腺癌の新たに定義された浸潤形態である。肺腺癌に対する縮小手術後の予後不良因子で、術前画像からSTASを予測する技術が求められている。本研究ではFDG-PET/CT radiomics解析で抽出された画像特徴量によって説明されるSTASの生物学的特徴を解明し、さらに網羅的に抽出された特徴量に対して、AI（人工知能）を用いて正確性の高いSTAS予測モデルを構築し、STASを予測するための新たな診断補助法を確立する。