2022 Fiscal Year Annual Research 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 |
2020-2022年度にて超高精細CT（Ultra-High-Resolution CT: 以下UHR-CT）および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および2022，欧州放射線学会（European Society of Radiology）のECR 2022および2023と第13回および第14回呼吸機能イメージング研究会学術集会にて発表をし、European Radiologyにて研究成果を発表した。
あわせて、2021-2022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、従来より用いられているHybrid-Type Iterative Reconstructionと人工知能応用再構成法であるDeep Learning Reconstruction法で再構成を行い、各種肺疾患評価能を評価するとともに、開発した各種AIにて評価を行った。なお，本研究成果はRSNA 2023，Computer-Assisted Radiology and Surgery（CARS）2023、ECR 2024や呼吸機能イメージング研究会学術集会などに投稿予定あるいは発表予定である。あわせて、研究成果を海外一流誌に投稿中あるいは投稿する予定である。
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[Presentation] Machine Learning Based Computer-Aided Simple Triage (CAST) : Capability for COVID-19 Pneumonia Triage in Multicenter and Multi-Reader Study.2023
Author(s)
Ohno Y, Aoki T, Endo M, Koyama H, Moriya H, Okada F, Higashino T, Sato H, Manabe N, Matsumoto J, Arakita K, Aoyagi K, Ikeda Y, Kaminaga S, Taniguchi A, Sugihara N.
Organizer
37th Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS2023)
Int'l Joint Research
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[Presentation] Deep Learning Reconstruction vs. Hybrid-Type Iterative Reconstruction: Capabilities for Radiation Dose Reduction on High-Definition CT.2023
Author(s)
Ohno Y, Hamabuchi N, Takenaka D, Kimata H, Ito Y, Fujii K, Akino N, Oshima Y, Nagata H, Ueda T, Ozawa Y, Yoshikawa T, Toyama H.
Organizer
37th Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS2023)
Int'l Joint Research
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[Presentation] Machine Learning Algorithm for Quantitative CT in Patients with COVID-19 Pneumonia: Utility for Favipiravir Treatment Effect Prediction.2022
Author(s)
Ohno Y, Aoyagi K, Arakita K, Doi Y, Kondo M, Banno S, Fujisawa Y, Taniguchi A, Ikeda H, Hattori H, Murayama K, Toyama H.
Organizer
he 36th International Conference on Computer-Assisted Radiology and Surgery (CARS2022)
Int'l Joint Research
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[Presentation] Machine Learning Based Computer-Aided Simple Triage (CAST): Capabilities for COVID-19 Pneumonia Triage based on RSNA Expert Consensus Statement and Radiological Finding Evaluations in Multi-Center Study.2022
Author(s)
Ohno Y, Aoki T, Endo M, Koyama H, Moriya H, Okada F, Higashino T, Sato H, Manabe N, Matsumoto J, Arakita K, Aoyagi K, Ikeda Y, Kaminaga S, Taniguchi A, Sugihara N.
Organizer
108th Scientific Assembly and Annual Meeting of Radiological Society of North America (RSNA 2022)
Int'l Joint Research
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