2023 Fiscal Year Annual Research Report
Development of diagnostic system for neck lymph node metastasis in oral cancer using artificial intelligence
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20K18668
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| Research Institution | Okayama University |
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Principal Investigator |
小畑 協一 岡山大学, 大学病院, 助教 (80845389)
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2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 口腔扁平上皮癌 / 頸部リンパ節 / 判別分析 / 画像検査 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
最終年度は今までの結果を総まとめして統計学的な評価を行った。具体的には以下の通りとした。対象患者を2008～2018年の間に、当科で初発の口腔扁平上皮癌に対し、術前に化学療法や放射線療法等の補助療法を行わずに頸部郭清術を先行した45名とした。対象リンパ節は原発と同じ患側に存在し、病理組織学的な診断が下っていた頸部リンパ節233個とした。検討因子は患者基本情報、術前の造影CT画像から得られる頸部リンパ節の長径、短径、CT値、面積、術前のFDG-PET/CT画像から得られる原発巣のSUVmax値や頸部リンパ節のSUVmax値，郭清頸部リンパ節の病理組織診断、サイトケラチン13と17の染色結果とした。その結果、短径、CT値、原発巣および頸部リンパ節のSUVmax値を組み合わせることで、92.2%の判別率を有する判別式を算出した。またサイトケラチン13およびサイトケラチン17を目的変数とした判別式を作成したところ、判別できなかった群において有意に5年再発率が高いことが判明した。これらの結果を用いてDeep learningを行い新たな症例を投入したところ、96.0%の症例で同様の結果を得ることが出来た。以上のことから術前に得られる様々な因子を組み合わせることで、口腔扁平上皮癌の頸部リンパ節転移を予測することが可能であることが示唆された。本研究は大学院生の学位研究として行われ、複数の学術大会にて発表するとともに、Anticancer Researchに学位論文として掲載された(Kanemoto H, Obata K, et al. Anticancer Res. 43(11): 4993-5001, 2023)。
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