Imaging diagnosis of renal tumors using deep learning: 3D multichannel fusion images

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K09666
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 56030:Urology-related
• Research Institution: Tokyo Medical and Dental University
• Principal Investigator: Fujii Yasuhisa 東京医科歯科大学, 大学院医歯学総合研究科, 教授 (70282754)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 石岡 淳一郎 東京医科歯科大学, 医学部附属病院, 講師 (10596878) ; 熊澤 逸夫 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 教授 (70186469)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 人工知能 / 画像診断 / 前立腺癌 / 腎腫瘍 / MRI / CT

Outline of Final Research Achievements

We have developed an automatic diagnostic model for prostate cancer using all multi-parametric MRI images of T2-weighted (T2W), diffusion-weighted (DWI), ADC map, dynamic contrast enhancement (DCE) images by deep learning MulmoU-Net system. Multi-parametric(mp)MRI model showed better diagnostic performance than T2W model, T2W+DCE model and bi-parametric (T2W+DWI+ADC map) model, which supports our clinical practice using all of T2W, DWI, ADC map, and DCE MRI images for the diagnosis of prostate cancer. Our mpMRI model showed high sensitivity of 72% and high positive predictive value of 80% and may have practical possibilities.

Free Research Field

泌尿器科

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

近年、PET画像など新規の医療画像の進歩が目覚ましいが、同時に従来のCT, MRIといった医療画像においても画像技術は進歩し同時に放射線診断医による読影診断能も向上している。一方、読影診断能の向上とともに読影者間差異の解消が重要課題となり、人工知能の導入による発展が期待される分野である。今回、複数の画像を使用するMRI前立腺癌自動診断プログラムを開発した。実臨床における診断と同様に複数画像を使用したモデルであり、前立腺癌MRI診断における読影支援ツールとしての実用可能性が示唆された。