2022 Fiscal Year Annual Research Report
Development of intratumor state prediction technology combining MR measurement and simulation and its application to treatment strategy
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18K12032
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| Research Institution | Kobe University |
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Principal Investigator |
國領 大介 神戸大学, システム情報学研究科, 准教授 (20508543)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | MRI / 領域抽出 / 多目的最適化 / シミュレーション |
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| Outline of Annual Research Achievements |
磁気共鳴（Magnetic Resonance, MR）計測や組織染色画像から得られた腫瘍内多角的計測データと計算機シミュレーション技術を融合した腫瘍形状・状態変化の予測技術の開発，ならびに放射線治療・温熱治療における治療効果予測技術の確立に向け，最終年度は多角的に腫瘍状態を捉えるためのMR定量値推定技術に関する検討を実施するとともに，補助事業期間を通して実施してきた多角的MR画像情報の解析，予後予測のための数理モデルならびに治療効果の予測に向けた更なる検討・開発を実施した．
多角的に腫瘍状態を捉えるためのMR定量値推定技術の検討に関しては，MR画像の撮像原理を模擬したシミュレーション環境において，組織固有の3種類の定量値を同時かつ高速に求める手法の開発に取り組んだ．計算機上に構築したデジタルファントムにおいてその精度を検証したところ，実用的な計算時間において，一定の精度で定量値を推定できることを確認した．
本研究課題を通して，異なる複数のMR画像に対し，多目的最適化技術を用いた腫瘍領域抽出手法の提案，ならびに取得領域に対し，予後予測のための画像特徴量解析手法を提案し，腫瘍の進行度合いの違いを捉えることができた．またMR画像とシミュレーションを組合わせた腫瘍の予後予測に関する検討も実施し，腫瘍サイズ・信号値と腫瘍増殖の関係性について検討した．腫瘍領域の増殖に関する数理モデルの検討・評価を行うとともに，経時的な変化を加える必要性等の知見を得ることができた．
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