2019 Fiscal Year Annual Research Report
Imaging studies on the heterogeneity of breast cancer
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16K10270
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| Research Institution | Dokkyo Medical University |
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Principal Investigator |
久保田 一徳 獨協医科大学, 医学部, 教授 (40625480)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
藤岡 友之 東京医科歯科大学, 医学部附属病院, 講師 (60771631)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 乳癌 / サブタイプ / 画像診断 / MRI / PET |
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| Outline of Annual Research Achievements |
この研究においては乳癌に関してのデータベース作成と、それに基づく分析が主体となった。電子カルテ、画像診断レポート・システム、および乳癌症例データベースからの症例検索方法を構築し、PCを用いてデータベース化を行った。さらに乳腺外科や病理部と協力して、追加での診療データ収集を行った。FDG-PETにおける集積の程度(SUVmax値を主としたデータ)、造影MRIでの画像所見(ACR-BI-RADSに基づく形状などの所見)および血流情報、病理組織診断、サブタイプ、臨床経過の情報を整理して入力し、匿名化した状態での症例検索を可能としてきたが、このほかに超音波やマンモグラフィなど様々な画像診断情報も加えて用いられる様にしてきた。研究の分析方法については、統計学的手法に加えて、途中からはAI(人工知能)でのdeep learningを用いた手法を習得してきた。これらに基づいた分析結果に基づき、考察を深めて、国内外の学会や論文発表を行った。当初の研究課題である乳癌のheterogeneity探索について複数の視点からの検討をおこない、サブタイプ別の画像診断所見について検討し、結果を出すとともに、さらに知見を深めて総論的な発表も行なってきた。
研究を延長した本年度においては、1) 超音波を用いたAIによる乳癌評価についての研究を広げ、良悪性悪性診断を含めた３本の論文発表、2)PETを用いた乳癌のリンパ節評価についての論文発表を行った。また、総合的な予後予測を含めた画像診断方法について国際学会での発表を行ったが、一つの学会は延期となったため発表は次年度に行う。最終的には当初の目的の研究としては終了しつつも、作成したデータベースやこれまで得られた知見を広げるための体制づくりを行い、今後のさらなる研究展開につながる形を構築した。
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