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2018 Fiscal Year Research-status Report

マルチモダリティイメージングと機械学習による頭頸部癌の新たな節外浸潤診断法の開発

Research Project

Project/Area Number 18K07758
Research InstitutionKumamoto University

Principal Investigator

東家 亮  熊本大学, 大学院生命科学研究部(医), 准教授 (60452893)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 甲斐 祐大  熊本大学, 医学部附属病院, 診療放射線技師 (60816239)
Project Period (FY) 2018-04-01 – 2021-03-31
Keywords放射線治療 / 頭頸部腫瘍 / リンパ節転移 / 節外浸潤 / 機械学習
Outline of Annual Research Achievements

UICC(Union for International Cancer Control、国際対がん連合)のTNM分類第8版への改訂によって、頭頸部腫瘍のN分類(リンパ節転移)が変更され、節外浸潤を伴うリンパ節を有する症例はN3bに分類された。また、近年放射線治療症例において、節外浸潤を伴うリンパ節の周囲は、顕微鏡レベルの癌細胞の広がりを考慮して標的体積を大きく設定することが推奨されるようになってきている(Apisarnthanarax et al. IJROBP 2006, 日本放射線腫瘍学会放射線治療計画ガイドライン2018)。
これまで節外浸潤の有無は、手術症例の術後照射に関する治療方針に影響を及ぼすのみであったため、術後の病理所見で節外浸潤の有無を評価することができれば十分であったが、今後は治療前の画像診断で節外浸潤を正確に評価する必要がある。
本研究の目的はマルチモダリティイメージングと機械学習によって、放射線治療計画のための新たな節外浸潤診断法を開発することである。
本年度は病理組織所見とFDG-PET画像との比較対照を行い、定量的指標であるSUVを利用した節外浸潤の診断能を評価した。更に画像認識技術を応用した自動診断技術の可能性についての検討についても実現の可能性を探索している。
今後の目標は節外浸潤診断クライテリアを他にも探索すると共に、機械学習を用いて更なる診断能の向上を目指した診断システムを構築することである。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

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

Reason

当院での頭頸部腫瘍手術症例約100例の病理組織所見とFDG-PET画像を後方視的に検討した。定量的な指標であるSUVmaxと節外浸潤との間には相関があり、閾値設定によって高い正診率が得られることがわかった。現在、更なる診断能向上を目指し、機械学習の導入に着手している。また、画像認識技術を応用した自動診断技術について画像認識能の評価を行なっている。

Strategy for Future Research Activity

節外浸潤診断クライテリアを他にも探索すると共に、機械学習を用いて更なる診断能の向上を目指した診断システムを構築する。機械学習では、節外浸潤診断クライテリア、局在等に加えて、原発巣の性状を含めた特徴量を入力データ、病理組織結果を教師データとして、分類モデルを探索する。

Causes of Carryover

分担研究者が予定していた学会に出席することができなかったため。学会出席は来年度に変更し、参加予定である。

  • Research Products

    (4 results)

All 2019 2018

All Journal Article (3 results) (of which Peer Reviewed: 3 results,  Open Access: 2 results) Presentation (1 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results)

  • [Journal Article] Impact of (99m)Tc-GSA SPECT Image-Guided Inverse Planning on Dose-Function Histogram Parameters for Stereotactic Body Radiation Therapy Planning for Patients With Hepatocellular Carcinoma: A Dosimetric Comparison Study2019

    • Author(s)
      Toya, R. Saito, T. Kai, Y. Shiraishi, S. Matsuyama, T. Watakabe, T. Sakamoto, F. Tsuda, N. Shimohigashi, Y. Yamashita, Y. Oya, N.
    • Journal Title

      Dose Response

      Volume: 17 Pages: 0

    • DOI

      10.1177/1559325819832149

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Impact of hybrid FDG-PET/CT on gross tumor volume definition of cervical esophageal cancer: reducing interobserver variation2019

    • Author(s)
      Toya R, Matsuyama T, Saito T, Imuta M, Shiraishi S, Fukugawa Y, Iyama A, Watakabe T, Sakamoto F, Tsuda N, Shimohigashi Y, Kai Y, Murakami R, Yamashita Y, Oya N
    • Journal Title

      J Radiat Res

      Volume: in press Pages: in press

    • DOI

      10.1093/jrr/rrz004

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Target volume and motion position evaluation of four-dimensional cone-beam CT: Comparison with 4D-CT using dynamic thorax phantom2019

    • Author(s)
      Doi, Y. Shimohigashi, Y. Yotsuji, Y. Maruyama, M. Kai, Y. Toya, R
    • Journal Title

      Biomed. Phys. Eng. Express

      Volume: 5 Pages: 035016

    • DOI

      https://doi.org/10.1088/2057-1976/ab1054

    • Peer Reviewed
  • [Presentation] Dose-function histogram evaluation using 99mTc-GSA SPECT/CT images for SBRT planning for HCC2018

    • Author(s)
      R. Toya, T. Saito, S. Shiraishi, Y. Kai, R. Murakami, T. Matsuyama, T. Watakabe, F. Sakamoto, N. Tsuda, Y. Shimohigashi, Y. Yamashita, N. Oya
    • Organizer
      ESTRO 37
    • Int'l Joint Research

URL: 

Published: 2021-01-27  

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