2015 Fiscal Year Annual Research Report
PET-CT等による定量的医学画像診断手法の確立とコンパニオン診断への応用
| Project/Area Number |
15H02706
|
|---|
| Research Institution | Yokohama City University |
|---|
Principal Investigator |
有澤 博 横浜市立大学, 医学(系)研究科(研究院), 客員教授 (10092636)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
井上 登美夫 横浜市立大学, 医学(系)研究科(研究院), 教授 (80134295)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
|
| Keywords | 情報工学 / マルチメディア・データベース / マルチメディア情報処理 / 医療画像診断 / 医療診断支援データベース |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、PET(陽電子放射断層撮影), CT(コンピュータ断層撮影)等の先端医療機器によって得られる3次元画像を利用して、全身から「がん」（悪性腫瘍）などの異常部位を自動検出する方法、さらに治療前・治療後における腫瘍等の悪性度や容積の変化などを定量的に比較する方法を研究することである。本研究では検出精度を専門医（読影医）と同程度以上にまで上げる手法（アルゴリズム）を開発すると同時に、読影医にも困難であった診断の定量化をも行えるシステムの構築を目指している。このプロジェクト自体は研究代表者、研究分担者らが所属する横浜市立大学放射線医学教室と横浜国立大学との10年以上に渡った共同研究の成果を踏まえており、本研究はその総仕上げという意味を持っている。本研究ではさらに、最近の医療界で注目を集めているコンパニオン診断（個別化医療）への支援、すなわち抗がん剤が目的の病変に十分な薬効を果たしているか、放射線治療による腫瘍の縮小が見られるか等を定量的に測定する。
当年度は初年度であるため、今までに研究開発された、PET画像及びCT画像から異常を疑う領域を的確に抽出するアルゴリズムを見直し、その安定性をさらに高めるため、実症例を用いた検定及び改良を中心に行った。実際に国内のPET検査センターから（倫理審査と患者の同意を得た上で）症例をご提供いただき、読影専門医のアドバイスをいただきながら、特に臓器領域の抽出方法の改良と異常判定基準の見直しを行った。また次年度以降の定量的画像診断に向けて腫瘍領域のサイズや体積を安定して求めるための動的閾値設定法についても研究・改良した。さらにこれらを動かすプラットフォームについても並列処理による高速化を工夫した。以上の結果、当初期待した精度及び速度の向上が見られたので、学会の全国大会ではあるが2報の報告にまとめて発表した。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
今までに研究開発された、PET画像及びCT画像から異常を疑う領域を的確に抽出するアルゴリズムを見直し、その安定性をさらに高めるため、実際に国内のPET検査センターから（倫理審査と患者の同意を得た上で）実症例をご提供いただき、読影専門医のアドバイスをいただきながら、特に臓器領域の抽出方法の改良と異常判定基準の見直しを行った。この作業はテレビ会議システムを用いて頻繁に行ったため、初期の目的を十分に果たすことができた。この結果、次年度以降に定量的診断に向けて本格的な研究開発の素地が整ったと言える。さらにこれらを動かすプラットフォームについてもアルゴリズムの並列処理による高速化を工夫し、まだ不十分な点はあるものの3倍程度の効率改善の見通しが得られた。以上の結果、当初期待した精度及び速度の向上が見られたので、学会の全国大会ではあるが2報の報告にまとめて発表した。以上からおおむね順調に進展していると自己評価した。
|
| Strategy for Future Research Activity |
初年度の成果を踏まえ、「画像間の定量的な比較」に注力した研究開発を行う。
●PET-CT画像から臓器・異常領域を抽出するアルゴリズムの研究開発： 初年度に改良開発した自動診断アルゴリズムで、さらに多数の実症例を処理し、その精度検証を踏まえたアルゴリズムの修正・最適化を図る。
●画像の定量的な比較手法とシステム化に関する研究： 初年度に引き続きディレイ画像や別検査日の画像データ間の定量的な比較手法を追求する。複数検査日間のPET-CT画像の比較では、検査間隔が数週間～年単位で開くことから、CT画像を利用して臓器の領域をし、臓器の領域を正確に推定して、臓器の位置が変化しても比較が可能な抽出アルゴリズムを確立する。
●コンパニオン診断に向けた画像診断の応用に関する研究：定量的に集積を安定して測定できるようになると、コンパニオン診断への応用が期待できる。次の事項を検討する。(１）選択された治療（抗がん剤、局所放射線等）の効果を判定するのに必要な撮像周期、(２）悪性腫瘍ごとの体積・悪性度の時間変化の指標、(３）検査画像を含む共通データベース構造。なお研究パートナーである上海交通大学医学研究院らと連携し、中国の症例の利用も計画している。さらに年度初頭にヨーロッパにおけるPET-CT診断や自動診断についての、カルチャーとしての受け入れを考察するワークショップを開催する。最終的には実際に臨床応用できるレベルのシステムを作製し、医療画像ビューワと結合して、診断支援プラットフォームを構築する。3年目には共同研究先において実際に試用していただき、症例・診断手法・結果をデータベース化する予定である。
|
Research Products
(2 results)
