2023 Fiscal Year Annual Research Report
Analysis of factors affecting diagnostic ability of clinical preoperative MRI in endometrial cancer.
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21K07641
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
坪山 尚寛 大阪大学, 大学院医学系研究科, 講師 (00423187)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
福井 秀行 大阪大学, 大学院医学系研究科, 助教 (00721101)
大西 裕満 大阪大学, 大学院医学系研究科, 教授 (20452435)
中本 篤 大阪大学, 大学院医学系研究科, 特任准教授(常勤) (20625199)
太田 崇詞 大阪大学, 大学院医学系研究科, 助教 (20868088)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 子宮内膜癌 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
過去10年間で、694例の子宮内膜癌の症例を解析した。筋層浸潤の有無及び深部筋層浸潤の有無について、診断精度の向上は見られなかった。特異度は80%以上あり文献の報告と同様であったが、感度が50-70%程度と報告よりも低い傾向にあった。実臨床において、十分に筋層浸潤を検出できていない実態が明らかとなった。
撮影、画質や画像所見、患者、腫瘍について様々なリスク因子が存在した。MRIの撮影方法や画質について、現在の標準的な推奨撮影方法に遵守していない撮影が診断能低下の一因となっており、撮影方法の標準化が今後の診断精度向上のために重要なステップと考えられた。さらに高分解能画像の導入が診断能向上を来していることも明らかになり、MRIのさらなる技術革新が診断能向上に寄与しうることが示唆された。筋層浸潤についてはわずかな筋層浸潤やちょうど1/2程度の浸潤が診断能低下の原因となった。
診断能向上に向けた試みも行った。高時間―空間分解能造影ダイナミックMRIにより、内膜癌の評価には造影後60秒後が重要であった。また、特殊な浸潤パターンで筋層浸潤の評価が困難になるとされるMELF（microcystic, elongated, and fragmented）型筋層浸潤の評価において、高時間―空間分解能造影ダイナミックMRIと拡散強調像の所見の組み合わせが正確な筋層浸潤を可能とした。人工知能を用いた画像再構成による超高速T2強調像を開発し、従来のT2強調像と診断能を比較したところ同等の診断能を示し、筋層浸潤の有無についてはやや診断能が高い傾向があった。
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