2022 Fiscal Year Annual Research Report
MRIによる多角的血流情報を用いた卵巣腫瘍悪性リスク・組織型予測システムの構築
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20K16752
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| Research Institution | Chiba University |
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Principal Investigator |
高田 章代 千葉大学, 医学部附属病院, 特任助教 (20791990)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 卵巣腫瘍 / Ultra-fast Dynamic MRI / IVIM |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2020年度から2021年度、研究代表者の高田は、卵巣腫瘍のUltra-fast DCE MRIおよびIVIM撮像実験を行い、撮像プロトコルを確立した。当院で手術された卵巣腫瘍のUltra-fast DCE MRIおよびIVIMを含むMRI画像、病理、臨床データの収集を行い、画像から得られた血流情報の解析を行った。病理については、悪性/境界悪性/良性および組織型データ収集だけでなく、可能な限り、病理医・婦人科医とともに卵巣腫瘍の肉眼所見、病理組織像を確認し、画像との対比を行った。臨床データ（腫瘍マーカー（血中および腹水中）、手術方法、化学療法のレジメンおよび回数）、および予後データの収集を行った。予後データについて再発時期（画像での確認および腫瘍マーカーの推移）、再発部位のデータを収集した。
2022年度、血流解析用ソフトを用いた画像解析を開始した。磁気共鳴学会、腹部放射線学会で発表を行い、その他日本医学放射線学会や婦人科腫瘍学会に参加し、情報収集を行った。
全体の症例数は100症例程度と当初の目標に到達したが、境界悪性および良性の症例数が現時点で少なく、統計解析に十分ではない。悪性リスクに応じて、画像から得られた血流パラメータに一定の傾向は見られるものの、論文作成の準備をしながら症例蓄積を待っている状況である。
現時点での成果としては、卵巣腫瘍のUltra-fast DCE MRIおよびIVIM撮像プロトコルの確立、血流情報の解析環境, 方法の確立、画像、病理、臨床データ収集である。
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Research Products
(4 results)
