2021 Fiscal Year Annual Research Report
MRIとテクスチャー解析を応用した腎線維化の低侵襲的定量評価法の開発
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19K08124
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
石神 康生 九州大学, 医学研究院, 教授 (10403916)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
村山 貞之 琉球大学, 医学部, 非常勤講師 (60239548)
伊良波 裕子 琉球大学, 医学(系)研究科(研究院), 客員研究員 (50305207)
與儀 彰 琉球大学, 医学(系)研究科(研究院), 助教 (80510718)
加留部 謙之輔 琉球大学, 医学(系)研究科(研究院), 教授 (20508577)
齋藤 誠一 琉球大学, 医学(系)研究科(研究院), 教授 (80235043)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 腎 / 画像診断 / 予後解析 / テクスチャー解析 / Radiomics / 前立腺癌 / 層別化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
MRIの撮像条件、画質から当初計画していた研究での画像解析が困難と判断された。また、新型コロナウイルスのpandemicにより、沖縄県への出張、研究も困難であった。そこで、腎腫瘍での画像による予後因子の解析と前立腺腫瘍の画像による分化度診断にテクスチャー解析を応用する研究を行った。
腎腫瘍のgradeおよび予後についてFDG-PET/CTでの集積に着眼して解析した。腎細胞癌では淡明細胞型腎癌が最も頻度が高いが、淡明細胞型、非淡明細胞型のサブタイプに関わらず、SUVmaxが10を超える群では予後（術後の無再発生存率）不良であった。SUV高値は淡明細胞型腎細胞癌、腎細胞癌全体においても独立した予後不良因子であることを明らかにした。この研究結果は、CANCER DIAGNOSIS & PROGNOSISに英文原著論文として発表した。
前立腺癌でのlow-grade、high-grade腫瘍の層別化をmultiparametric MRIでのテクスチャー解析（radiomics）と造影ダイナミックMRIのヒストグラムとの組み合わせで可能か検討した。MRI画像から層別化に有効であった9つの画像特徴量を抽出した。これらの9つの特徴量を用いた前立腺癌のgrade診断は、training datasetでROC解析のAz値が1.00、test datasetではAz値が0.985と高い診断能が得られることが示された。この研究結果は、Prostateに英文原著論文として発表した。
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Research Products
(2 results)
