2017 Fiscal Year Annual Research Report
Research and Development of the Quantitative Method of Computer Aided Diagnosis using PET-CT images and the application to Companion Diagnostics
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15H02706
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| Research Institution | Yokohama City University |
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Principal Investigator |
有澤 博 横浜市立大学, 医学研究科, 客員教授 (10092636)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
井上 登美夫 横浜市立大学, 医学研究科, 教授 (80134295)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| 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 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、PET（陽電子放射断層撮影）、CT（コンピューター断層撮影）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、全身から「がん」（悪性腫瘍）等の異常を自動検出する方法、さらに治療前後における腫瘍の悪性度や容積の変化等を定量的に比較する方法を研究することである。本研究では異常の検出精度を専門医（読影医）と同程度以上にまで上げる手法（アルゴリズム）を研究すると共に、従来困難であった診断の定量化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・研究分担者の所属先である横浜市立大学放射線医学教室と横浜国立大学との間の14年に及ぶ共同研究を踏まえており、本研究はその総仕上げという意味を持っている。特に、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、化学療法や放射線治療による腫瘍の縮小等を定量的に測定・提示する仕組みの開発も意図した。
まず初年度に既開発のPET-CT画像からの異常の可能性の領域抽出アルゴリズムを精査し直し、その精度をさらに高めるための実証例を用いた検定及び改良を行った。2年度目、3年度目はこれを継続しつつ、厚地記念クリニックPET画像診断センター様及び群馬県立ガンセンター様から（倫理審査等を経た上で）症例をご提供いただき、遠隔会議方式でアドバイスを得ながら、臓器領域の抽出方法と異常判断基準の見直しを行った。また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動的閾値決定法（DTA法）のアルゴリズムについても研究・改良し、良好な結果を得た。さらに、臨床研究者に供する機能として指定領域を自動抽出した上でＳＵＶ値のヒストグラム表示を行う機能を作成し、定量的診断を支援できることを確かめた。以上の成果はアジア・オセアニア核医学会学術会議（AOCNMB2017）など2つの国際会議で報告した。
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| Research Progress Status |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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