2019 Fiscal Year Annual Research Report
人工知能を用いた新規前立腺MRI診断ソフトによる低侵襲前立腺癌診断システムの構築
Project/Area Number |
18K16747
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Research Institution | Tokyo Medical University |
Principal Investigator |
権藤 立男 東京医科大学, 医学部, 兼任講師 (90408097)
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Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2020-03-31
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Keywords | 前立腺癌 / MRI / 人工知能 |
Outline of Annual Research Achievements |
当初の予定通り、前立腺癌と診断され、本研究実施機関である東京医科大学病院で前立腺全摘除術が施行された症例において、前立腺全摘標本の薄切標本を用いて病理医が検鏡し、インクを用いたtumor mapの作成を継続的に行った。一方、患者毎の前立腺全摘術施行前に実施したmultiparametric MRI画像を同施設の放射線画像専門医が後方視的に読影し、患者情報をmaskingした状態で前立腺腫瘍が存在する可能性についてPIRADS version2を用い5段階評価でスコアリングを行った。上記処理を研究開始日から研究中断日まで合計17名の前立腺全摘症例に対し行った。上記病理学処理および画像データ集積は比較的時間を要する工程であるため従来予定していた患者数を得るためにはやや集積速度が遅延する結果となっていた。 一方、同時並行で研究実施者が患者の年齢、手術日、手術前因子、病理学的因子などの臨床病理学的因子に関し、prospectiveにデータ収集を行い、患者情報を匿名化した状態でdatabaseに保存した。平成30年度は上記データの収集、蓄積を予定し、合計200例の患者情報、画像情報、病理学的情報を得た後に、他施設へImage Jソフトに取り込み患者情報を匿名化した画像データを送付する方針であったため、画像データの他施設送付などの手配は未施行である。そのため、平成31年度に予定していたmultiparametric MRI画像から得られる工学的parameterの検索、抽出、検討、また工学的parameterと臨床病理学的因子との相関性の統計学的検討、3Dプリンターを用いた前立腺癌モデルの作成、AIを用いた新規MRI画像前立腺癌予測ソフトの作成も未実施である。
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