2021 Fiscal Year Research-status Report
超高精細CTのRadiomics解析による非小細胞肺癌治療合併症予測法の開発
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20K08037
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| Research Institution | Fujita Health University |
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Principal Investigator |
大野 良治 藤田医科大学, 医学部, 教授 (30324924)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
近藤 征史 藤田医科大学, 医学部, 教授 (00378077)
村山 和宏 藤田医科大学, 医学部, 准教授 (40622931)
今泉 和良 藤田医科大学, 医学部, 教授 (50362257)
林 真也 藤田医科大学, 医学部, 教授 (60313904)
服部 秀計 藤田医科大学, 医学部, 講師 (70351046)
外山 宏 藤田医科大学, 医学部, 教授 (90247643)
星川 康 藤田医科大学, 医学部, 教授 (90333814)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 放射線医学 / CT / 人工知能 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2020-2021年度にて評価した超高精細CT（Ultra-High-Resolution CT: 以下UHR-CT）および従来より臨床で用いている320列面検出器型CT（Area-Detector CT: 以下ADCT）にてRadiological Society of North AmericaのQuantitative Imaging Biomarker Allianceに準拠したThe Phantom Laboratory社製COPDGene IIファントムを種々の被曝線量にてUHR-CTで撮像し，0.25mm, 0.5mmおよび1mmスライス厚で512-1024×512-1024マトリックスで，従来の逐次近似再構成，逐次再構成及びDeep Learningを用いたDeep Learning Reconstruction（DLR）法にて再構成を行い、被曝低減及び再構成法に関しての評価を行い、研究成果を米放射線学会（Radiological Society of North America: 以下RSNA）のRSNA 2021，欧州放射線学会（European Society of Radiology）のECR 2022および第13回呼吸機能イメージング研究会学術集会にて発表をし、現在海外一流紙に投稿するために論文執筆をおこなっている。
あわせて、2021年度は肺疾患定量評価とRadiomics解析によるUHR-CT撮像法と再構成法策定のため、前年の結果をもとに肺疾患患者の通常線量、低線量および超低線量CTをUHR-CTにて撮像し、開発した各種AIにて評価を行った。
なお，本研究成果は北米放射線学会（Radiological Society of North America: 以下RSNA）のRSNA 2022，欧州放射線学会（European Society of Radiology）のECR 2023や呼吸機能イメージング研究会学術集会や10th International Workshop of Pulmonary Functional Imagingにて発表予定である。あわせて，海外一流誌に投稿するたえに論文執筆を開始する予定である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
撮像法の開発及び再構成法の評価、肺疾患被検者における通常線量、低線量および超低線量CT data取得とあわせて各種人工知能（Artificial Intelligence: 以下AI）の開発及び改良と評価を行っている。
したがって、当初計画におおむね沿っていると考える。
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| Strategy for Future Research Activity |
現在評価可能な肺結節dataに関する病理や治療効果評価結果などの評価に必要なデータ取得を推進し、今後のソフト開発の推進を図る。
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| Causes of Carryover |
COVID-19肺炎による移動制限により、国内外学会での発表がオンラインになったので、旅費の支出が少なくなった。最終年度の旅費や論文校正費などで支出予定とする。
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Research Products
(12 results)
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[Presentation] Ultra-High-Resolution and Area-Detector CTs for Lung Density Assessment: Comparison of Radiation Dose Reduction Capability among Hybrid-Type and Model-Based Iterative Reconstructions and Deep Learning Reconstruction at QIBA Recommended Phantom Study.2021
Author(s)
Shigamura C. Ohno Y, Hamabuchi N, Watanabe A, Kataoka Y, Ida Y, Akino N, Ito Y, Kimata H, Fujii K, Nakanishi S, Murayama K, Katada K, Toyama H.
Organizer
107th Scientific Assembly and Annual Meeting of Radiological Society of North America (RSNA 2021)
Int'l Joint Research
