EOB-MRIとディープラーニングを用いたHCC切除後の予後予測システムの確立

2021 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 21K07647
• Research Institution: Kumamoto University
• Principal Investigator: 中川 雅貴 熊本大学, 大学院生命科学研究部(医), 特定研究員 (30771125)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 山下 洋市 熊本大学, 大学院生命科学研究部(医), 准教授 (00404070) ; 川上 史 熊本大学, 病院, 特任助教 (40565678) ; 三上 芳喜 熊本大学, 病院, 教授 (90248245) ; 中浦 猛 熊本大学, 大学院生命科学研究部(医), 准教授 (90437913)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 人工知能

Outline of Annual Research Achievements

肝細胞癌（Hepatocellular carcinoma:HCC）切除後の予後にはHCCの進行度・悪性度、肝予備能、残存肝容積など複雑な要素が影響しており、一般には術前にHCC術後の予後を推定するのは困難であった。プリモビスト(EOB)-MRIは肝腫瘍のステージングに広く用いられているが、近年では肝容積のvolumetoryや肝予備能推定へ応用できる事も報告されている。また、腫瘍の予後予測に機械学習を導入する研究が近年盛んに行われており、従来の予後予測システムよりも優れた結果が多数報告されている。近年注目されている機械学習の一種であるDeep Learningは画像データそのものを学習データとして扱う事が可能であり、応用範囲が大きく広がっている。本研究の目的は「切除肝におけるEOB-MRI画像を入力パラメータとするDeep learningを用いたHCCの予後予測システムの確立」である。
今年度は症例収集を行った。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

非常に多数の症例が必要なため、カルテ・PACSなどから画像データおよび予後データを収集していった。現時点では実際の機械学習を行えるだけの症例数は集めることができなかった。

Strategy for Future Research Activity

今年度中には症例の収集を終了し、様々なモデルの比較を行う予定である。

Causes of Carryover

今年度はコロナの流行もあり、学会出張などができなかった。来年度以降に機器の購入や英文校正などを行う予定である。