2016 Fiscal Year Annual Research Report
Lung cancer probability and prognostic prediction using a large-scale CT image database
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26280107
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| Research Institution | The University of Tokushima |
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Principal Investigator |
河田 佳樹 徳島大学, 大学院理工学研究部, 准教授 (70274264)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
仁木 登 徳島大学, 大学院理工学研究部, 教授 (80116847)
楠本 昌彦 国立研究開発法人国立がん研究センター, 東病院, 科長 (90252767)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 肺がんの画像診断法 / 経時拡大CT画像 / 肺がん病態の時空間的な解析法 / 肺がん候補の悪性度推定法 / 肺がん候補の予後予測法 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
がん死因第１位の肺がんの死亡率低下に肺がんCT 検診が有効であることが示されている．この検診は指摘される肺がん候補数（径3 cm 以下）が多く，非がんの頻度が高いことが示されており，高精度な肺がんの画像診断法の開発が求められている．本研究は大規模経時拡大CT 画像データベースを用いて肺がんの病態を時空間で解析して悪性度推定法及び予後予測法を創出し，この臨床システムを実現して臨床研究によって有効性を示す．1．経時拡大CT 画像，臨床・病理診断情報，予後情報を集積した大規模経時拡大CT 画像データベースの構築，2．大規模経時拡大CT 画像データベースを活用した肺がん病態の時空間的な解析法の研究開発，3．肺がん候補の悪性度推定法と予後予測法の創出からなる．本年度は，協力医療機関の倫理審査委員会の承認を得てデータベース構築を継続して研究開発を推進させた．肺がん病態の時空間的な解析法の研究開発では，肺がん候補と肺血管，気管支，胸膜などの周囲既存構造を高精度に抽出して時空間的な変化を定量的に捉える手法と肺がん内の病態の特性を定量的に表現する手法の開発を推進し，鑑別・予後予測技術の基礎技術となる悪性腫瘍罹患ハイリスクグループの層別化法の開発を進めた．
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| Research Progress Status |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Causes of Carryover |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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