2022 Fiscal Year Research-status Report
乳房MRI・非腫瘤性造影効果に対するマルチパラメトリック診断手法の確立
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20K08033
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| Research Institution | Kyoto Prefectural University of Medicine |
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Principal Investigator |
後藤 眞理子 京都府立医科大学, 医学(系)研究科(研究院), 講師 (20605042)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中山 良平 立命館大学, 理工学部, 教授 (20402688)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 乳房MRI / 乳癌 / 非腫瘤性造影病変 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の最終目的は、乳房MRIにおける非腫瘤性造影効果のマルチパラメトリック診断による診断精度の向上と病変抽出・悪性度確立分布図（malignant probability map: MP-map）の構築を目指すことである。2022年度は引き続き症例を集積し、非腫瘤性造影病変の自動抽出モデル構築の改善を行った。前年度を踏襲し、ダイナミックMRIの画像データを用い、ダイナミックMRI各時相におけるボクセルの信号値に基づき、機械学習により非腫瘤性造影病変を正常乳腺の造影効果と区別して自動抽出するモデルを作成、精度の向上に努めた。
また別に、乳腺専門の放射線科医がMRI上の非腫瘤性造影効果に対して手動で関心領域を設定し、機械学習を用い良悪性診断モデルを作成。作成した診断モデルを、経験年数の異なる放射線科読影医の診断能と対比する試みを行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
COVID19感染症による通常診療の縮小、乳腺外科手術の減少があり症例の蓄積に難渋している。
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| Strategy for Future Research Activity |
症例蓄積を継続し、非腫瘤性造影病変の自動抽出モデルのさらなる精度向上を目指す。
非腫瘤性病変に対して手動で設定した関心領域に対して作成した診断モデルの精度確認を行う。
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| Causes of Carryover |
前年度に引き続きCOVID19蔓延により国内学会、国際学会への渡航が中止となり旅費が不要となった。国内及び国際学会が再開されつつあり、次年度以降の旅費として使用したい。またweb会議が主流となってきたため、ネットワーク環境、web会議システム構築のための機器購入などに充てる予定である。
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