Development of ovarian tumor malignancy risk/histotype prediction system using multifaceted blood flow information with MRI

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K16752
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 52040:Radiological sciences-related
• Research Institution: Chiba University
• Principal Investigator: Takada Akiyo 千葉大学, 医学部附属病院, 特任助教 (20791990)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 卵巣腫瘍 / MRI / 血流情報

Outline of Final Research Achievements

To establish imaging protocols, we performed high temporal resolution dynamic contrast-enhanced MRI and intravoxel incoherent motion (IVIM) imaging experiments of ovarian tumors. We collected MRI images, pathology, and clinical data of benign, borderline, and malignant ovarian tumors, and image analysis using software for blood flow analysis was initiated. Data collection and analysis are currently continuing to establish a malignancy risk and histological type prediction model.

Free Research Field

画像診断

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

DCE-MRIおよびIVIMから、それぞれKtrans, kep, ve、D, D*, fの定量値を抽出した。
Ktransの値は、悪性腫瘍において、境界悪性、良性より大きくなる傾向が見られたが、境界悪性と良性で解析を行えた症例数が少なく、予測モデルの構築にはさらなる症例の蓄積が必要と考えられた。悪性腫瘍の組織型についても、各種定量値に傾向は見られるものの、有意差は見られなかった。こちらも、さらなる症例の蓄積が必要と考えられた。現今後症例数を増やし、T2WIやDWIなど他のMRIシークエンスから抽出した特徴量や、腫瘍マーカーなどの臨床情報を加えることにより、予測モデルを構築を目指す。