2019 Fiscal Year Final Research Report
Development of computer-assisted diagnosis of thoracic diseases using a large scale 3D-CT image database
Project/Area Number |
15K09919
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Research Field |
Radiation science
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Research Institution | Nagoya University |
Principal Investigator |
Shingo Iwano 名古屋大学, 医学系研究科, 准教授 (90335034)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
本谷 秀堅 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (60282688)
木戸 尚治 山口大学, 大学院創成科学研究科, 教授 (90314814)
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Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2020-03-31
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Keywords | 胸部CT / 肺癌 / コンピュータ支援診断 |
Outline of Final Research Achievements |
In this study, we developed a new CAD system that integrates chest 3D-CT and FDG-PET/CT images with medical information, and developed a new CAD system for the prognosis of primary lung cancer, and obtained the following four findings: 1) Accurate prognosis can be predicted by adding PET/CT quantitative data to CT images in the clinical staging of lung cancer; 2) Accurate prognosis can be predicted by 3D image analysis of Part-solid type lung cancer by CAD; 3) MTD (Metabolic Tumor Diameter) is developed as a new quantitative index of PET/CT, which is consistent with the staging of early stage lung cancer; 4) Ground-glass opacity on CT findings of lung cancer is related to prognosis.
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Free Research Field |
放射線医学
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Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
従来の原発性肺癌の病期分類・予後予測は手術で摘出した病理所見(病理病期分類)に基づいて行われてきた。 しかし近年、小型肺癌については定位放射線治療の成績が手術に匹敵するとの報告がなされるようになっており、臨床病期分類の精度向上が課題の1つであった。 本研究成果は、肺癌の予後予測に非侵襲的な検査である3次元CTとFDG-PET/CTが重要な役割を果たしており、それらによって従来よりも正確に臨床病期分類を行うことが可能となったことを明らかにした。
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