2017 Fiscal Year Research-status Report
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17K10445
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
佐々木 雅之 九州大学, 医学研究院, 教授 (40240907)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
藪内 英剛 九州大学, 医学研究院, 教授 (70380623)
有村 秀孝 九州大学, 医学研究院, 教授 (20287353)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | ＰＥＴ / 腫瘍 / 不均一性 / テクスチャ解析 / 分子イメージング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
PET画像の不均一を評価するテクスチャ解析のプログラムを作成した。local type解析には、隣り合うピクセル間の濃度の組み合わせを検討する濃度共起行列を用いた。それぞれの濃度と組み合わせの出現確率より13の特徴量を算出できる。また、regional type解析には、ある濃度とその濃度が連続するピクセル数（範囲）より作成するサイズゾーン行列を用いた。それぞれの濃度と範囲の出現確率より11の特徴量を算出できる。
解析対象とする不均一腫瘍には、PET装置で実測するための模擬ファントムとコンピュータ上のシミュレーションのためのデジタルファントムの2種類のファントムを作成した。模擬ファントムは外径5x5x2.2cmで内部は5ｘ5＝25個のウェルに分割されている。各ウェルには4種類の18F溶液を異なるパターンで封入し、均一と7種類の不均一パターンを作成した。この不均一腫瘍ファントムをヒトの体部を模擬したNEMA IEC体部ファントム内に設置した。デジタルファントムは3x3cmの範囲を15ｘ15ピクセルの構造とし、濃度と分布パターンは実際に作成したファントムと同様にした。
local typeの濃度共起行列を用いた解析では、画像平滑化フィルターの影響と合わせて検討した。均一ファントムではFWHMを大きくすると、5つの特徴量は減少し、5つの特徴量は増大した。不均一ファントムでは、4つの特徴量がFWHMの影響を受けにくかった。均一と不均一の判別は、FWHM 6mmではASMとEntropy、FWHM 7mmではHeterogeneityとIDMが良好であった。一方、regional typeのサイズゾーン行列を用いた解析では、均一と不均一の判別は6つの特徴量で可能であった。不均一パターンの判別では、特徴量によって区別できる不均一パターンが異なるっていた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
不均一性解析の中で主な解析法は実施可能となった。しかし、まだ未検討な解析方法やプログラミングが完了していない解析がある。
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| Strategy for Future Research Activity |
不均一性解析の方法の中で未検討な方法、例えばテクスチャ解析の中でregional typeに属するランレングス行列など、をさらに実行可能とする。
模擬ファントムとデジタルファントムは、さらに異なるパターンを追加作成し、それぞれの解析法で判別可能なパターンを明らかとする。
PET/CT画像については、不均一性解析に最適なデータ収集方法および画像再構成方法の検討を継続して行う。また、このために必要な装置の基本性能である装置感度や散乱線などの測定も行う。
過去にPET/CT検査を実施しかつ診断が確定している悪性腫瘍症例のPET画像に対して、不均一性解析を行う。解析結果と病理学的特徴と分子生物学的特徴の対比を行い、不均一性解析の臨床的有用性を検討する。
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| Causes of Carryover |
購入物品を予定よりも安価に入手できたため。
次年度に当初予定額と合わせて、ファントム消耗品やコンピュータ消耗品などの実験用物品、旅費に用いる。また、実験成果が出た場合には成果発表や英文校正費用に使用する。
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Research Products
(2 results)
