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2019 Fiscal Year Research-status Report

MRIによる頭頸部癌の生物学的特性の画像化と人工知能による予後予測モデル開発

Research Project

Project/Area Number 18K07661
Research InstitutionHokkaido University

Principal Investigator

藤間 憲幸  北海道大学, 医学研究院, 客員研究員 (80431360)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 本間 明宏  北海道大学, 医学研究院, 教授 (30312359)
Project Period (FY) 2018-04-01 – 2021-03-31
Keywords画像診断 / 人工知能 / MRI / 頭頚部癌
Outline of Annual Research Achievements

頭頸部扁平上皮癌において化学放射線治療に対する感受性を左右する腫瘍の生物学的性状の代表的な項目として腫瘍の細胞増殖能、腫瘍の低酸素領域の含有とその分布、および腫瘍血管の血管透過性(抗がん剤などにおける血管から腫瘍組織内への移行割合)をそれぞれを非侵襲的および間接的に画像化させるための画像取得における撮像項目の調整および画像解析法の開発を行った。腫瘍の細胞増殖能はMRIによる拡散強調像に非ガウス分布モデルを適合させた撮像を用いた。後処理解析に機械学習法を使い、比較的高い精度で画像化出来た。低酸素領域の画像化はArterial spin labeling法によって算出された腫瘍血流の値と、FDG-PETなどの多種の画像情報によって得られた腫瘍の活動性指標をかけあわせることによって高い精度の検出および画像化が可能であった。血管透過性に関しては、diffusion-weighted arterial spin labeling法による直接的な画像化を試みており、現在撮像内容を調整中である。
特に腫瘍の細胞増殖能および腫瘍の低酸素領域の画像情報に関しては、実際の頭頸部癌を有する患者にてデータを取得中であり、十分なデータ数が得られた後に人工知能アルゴリズムを用いて、診断モデルを作成する予定である。現在は過去に撮像された頭頚部癌のMRIおよびFDG-PETのデータ等を用いて試験的に人工知能アルゴリズムの最適化を行っている。ここで得られた最適化情報を元として最終的な診断モデルの作成を目指す。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

当初の計画は、初年度にて頭頚部癌の生物学的性状を反映した画像を開発し、さらに中間年度から最終年度にかけて、実際に頭頚部癌患者に対してその臨床応用を開始することであった。また、人工知能モデルの最適化に着手し、最終年度までに診断モデルの最終型を開発することを予想している。現時点で頭頚部癌の生物学的性状を反映した画像を患者に対して臨床応用を開始しており、人工知能モデルによる診断法の最適化の初期的検討にも着手している。現時点で予想通りの進行度合いと考えられる。

Strategy for Future Research Activity

頭頚部癌の患者に対して開発した画像の臨床使用を進めていく。また、過去の頭頚部癌の画像データを用いて人工知能モデルの基礎的設定の具体化を進めていく。最終的に頭頚部癌患者から得られた生物学的性状を反映した画像情報に人工知能モデルをあてはめて、最終的な診断モデルを作成する。

Causes of Carryover

人工知能モデル作成のためのソフトウェアの更新、成果報告のための論文執筆における英文校正、成果報告のための学会発表における旅費等で使用する予定である。

  • Research Products

    (5 results)

All 2020 2019 Other

All Int'l Joint Research (1 results) Journal Article (3 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results,  Peer Reviewed: 3 results,  Open Access: 1 results) Presentation (1 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results)

  • [Int'l Joint Research] Boston medical center(米国)

    • Country Name
      U.S.A.
    • Counterpart Institution
      Boston medical center
  • [Journal Article] Prediction of the human papillomavirus status in patients with oropharyngeal squamous cell carcinoma by FDG-PET imaging dataset using deep learning analysis: A hypothesis-generating study.2020

    • Author(s)
      Fujima N, Andreu-Arasa VC, Meibom SK, Mercier GA, Truong MT, Sakai O.
    • Journal Title

      European Journal of Radiology

      Volume: 126 Pages: 108936

    • DOI

      10.1016/j.ejrad.2020.108936

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Machine-Learning-Based Prediction of Treatment Outcomes Using MR Imaging-Derived Quantitative Tumor Information in Patients with Sinonasal Squamous Cell Carcinomas: A Preliminary Study.2019

    • Author(s)
      Fujima N, Shimizu Y, Yoshida D, Kano S, Mizumachi T, Homma A, Yasuda K, Onimaru R, Sakai O, Kudo K, Shirato H
    • Journal Title

      Cancers

      Volume: 11 Pages: E800

    • DOI

      10.3390/cancers11060800

    • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
  • [Journal Article] Evaluation of non-Gaussian model-based diffusion-weighted imaging in oral squamous cell carcinoma: comparison with tumour functional information derived from positron-emission tomography.2019

    • Author(s)
      Shima T, Fujima N, Yamano S, Kudo K, Hirata K, Minowa K.
    • Journal Title

      Clinical Radiology

      Volume: 75 Pages: e15-397.e21

    • DOI

      10.1016/j.crad.2019.12.018

    • Peer Reviewed
  • [Presentation] Prediction of the human papillomavirus status in patients with oropharyngeal squamous cell carcinoma by FDG-PET imaging dataset using deep learning analysis2019

    • Author(s)
      Fujima N,Andreu-Arasa VC,Meibom SK,Truong MT,Sakai O
    • Organizer
      Head and Neck Cancer Symposium 2019
    • Int'l Joint Research

URL: 

Published: 2021-01-27  

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