2018 Fiscal Year Research-status Report
Texture analysis for personalized treatment of head and neck cancer
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18K15573
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| Research Institution | National Cancer Center Japan |
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Principal Investigator |
久野 博文 国立研究開発法人国立がん研究センター, 東病院, 医長 (50544475)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | テクスチャ解析 / Radiomics / 頭頸部癌 / 画像診断 / dual energy CT |
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| Outline of Annual Research Achievements |
頭頸部癌に対する集学的治療法は多様化し，個別化治療に向けた治療法の開発が進んでいる．画像を用いた非侵襲的な治療効果予測方法の確立は，適切な治療方針決定と過度な治療の抑制に寄与すると考えられる．本研究は，頭頸部癌のCT/MRI画像データを用いてテクスチャ/Radiomics解析を行い，治療効果予測に有効な精度の高い特徴を探索し，診断法の確立に向けたモデル構築を目指している．組織学的に頭頸部癌と確認され，治療開始前1ヶ月以内に同一の定められたプロトコールで造影CT検査もしくはMRI検査を受けている患者群の約3500症例の治療前CT/MRI画像データベースから，臨床的に有効な精度の高いテクスチャ特徴を探索するために複数の症例グループに対する探索的検討を平行して行った．1) 局所進行性舌癌の手術症例の術前CT/MRI画像を用いてテクスチャ/Radiomics解析を行い，Lasso（正則化項）を用いて有効特徴を抽出，機械学習にて評価を行い，2年以内の術後再発を予測する良好なモデル構築を得た．2) 頭頸部癌の術前CT画像によるリンパ節転移の判定に対してテクスチャ/Radiomics解析し，特にHIV感染陽性によるFDG-PET偽陽性との鑑別に有効な特徴量が得られた．本検討の成果は国際誌に報告した．3) Dual-energy CTのデータを用いて甲状腺腫瘍の良悪性鑑別に有効なテクスチャ/Radiomics特徴の探索を行い，従来行われてきたdual-energy imagingによるヨード量測定などの定量的測定法と比較を行った．本検討の成果は現在国際誌に投稿した．今後は，これまでに得られた成果をもとに，他の頭頸部癌原発巣グループの治療効果予測に対しても探索し，日常臨床に応用していく上で解決すべき課題の整理にも取り組んでいく．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
当初は50種類の小規模の特徴量を解析するテクスチャ解析を行いて有効な特徴を探索することから始める予定であったが，近年の機械学習や深層学習研究の急速な進歩に追随すべく，さらに複雑な解析と評価まで行う必要があると判断し，1400以上の特徴量をもつRadiomics解析と機械学習を用いたモデル構築を行うこととした．結果的には当初の進捗以上にすすめることができている．
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでに得られた成果をもとに，日常臨床に応用していく上で解決すべき課題の整理にも取り組んでいく方針である．また，これまでの成果を国際学会にて発表・論文化を遂行していくとともに，他の頭頸部癌原発巣グループの治療効果予測に対しても引き続き探索を続けていく予定である．
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