2023 Fiscal Year Research-status Report
Clinical application of magnetic resonance imaging using deep learning for pancreatic lesions
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23K07057
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| Research Institution | Shinshu University |
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Principal Investigator |
藤永 康成 信州大学, 学術研究院医学系, 教授 (70334901)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Keywords | 磁気共鳴画像 / 膵 / 深層学習 / 膵癌 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
〇令和5年度はMRIのT2強調像に関して深層学習（Deel learning, DL）を用いた画像について，撮像条件の最適化および臨床例での有用性に関する検証を行った．
T2強調像の撮像条件については，肝で行った検討（Ichinohe F, Oyama K, Yamada A, Hayashihara H, Adachi Y, Kitoh Y, Kanki Y, Maruyama K, Nickel MD, Fujinaga Y*. Usefulness of Breath-Hold Fat-Suppressed T2-Weighted Images With Deep Learning-Based Reconstruction of the Liver: Comparison to Conventional Free-Breathing Turbo Spin Echo. Invest Radiol. 2023 Jun 1;58(6):373-379. doi: 10.1097/RLI.0000000000000943. Epub 2022 Dec 26.）を踏襲した．膵のMRIを施行した連続87例について，T2強調像の視覚的評価と定量的評価を行った．その結果，自由呼吸下で撮像した従来の高速スピンエコー法（RG-TSE）は，撮像時間の平均が3分51秒で，呼吸停止下でDLを併用して撮像したTSE（BH-DL-TSE）（40秒）やDLを用いた呼吸停止下超高速スピンエコー法（BH-DL-HASTE）（20秒）と比較して最も長い時間を要した．視覚的評価については，BH-DL-HASTEで最もアーチファクトが少なく，膵の辺縁や主膵管の描出が最も良好であった．定量的評価については，信号雑音比については3つの撮像法で統計学的有意差を認めなかった．コントラストについては，BH-DL-TSEよりもRG-TSEやBH-DL-HASTEが高かった．
この研究は，第80回日本医学放射線学会総会で発表し，現在論文化し投稿中である．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
現在の所，当初の予定から大きく想定を外れる事象は発生しておらず，順調に進行している．
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| Strategy for Future Research Activity |
DLを用いたMRIT2強調像について，現時点では，腫瘍性病変の症例数が少なく，病変に対しての検討ができていない．今後，症例を蓄積しつつ検討を追加する予定である．また，膵の拡散強調像に関してもDLを用いた撮像法の有用性について検討を進める予定である．
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| Causes of Carryover |
旅費の高騰と円安の進行により，使用額に当初の予定との差が生じて購入できなかったものがある．予算を次年度に繰り越して購入を予定している．
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