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Quantitative CT assessment of long-term progression of emphysema for heavy smokers and identification of progression-related gene

Research Project

Project/Area Number 19K12784
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 90110:Biomedical engineering-related
Research InstitutionThe University of Tokushima

Principal Investigator

SUZUKI Hidenobu  徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 助教 (50546710)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 仁木 登  徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 名誉教授 (80116847)
河田 佳樹  徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 教授 (70274264)
井本 逸勢  愛知県がんセンター(研究所), 分子遺伝学分野, 副所長兼分野長 (30258610)
楠本 昌彦  国立研究開発法人国立がん研究センター, 中央病院, 科長 (90252767)
中野 恭幸  滋賀医科大学, 医学部, 教授 (00362377)
Project Period (FY) 2019-04-01 – 2022-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2021)
Budget Amount *help
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2021: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Keywords慢性閉塞性肺疾患 / CT画像 / 遺伝子 / イメージングバイオマーカー / 画像・ゲノム情報による層別化法 / 長期経年低線量CT画像
Outline of Research at the Start

慢性閉塞性肺疾患(COPD)は2030年に世界の死因第3位になると報告されている。COPDの発症感受性遺伝子の候補としてTNFやSERPINE2等の多数の関連遺伝子が同定されている。超早期診断のためには肺気腫の進展に関与する遺伝子群の同定が望まれる。本申請課題は世界に類のない重喫煙者の長期の経年低線量CT画像・臨床情報データベースを用いて肺気腫の長期にわたる進展を定量的に評価する手法を開発し、肺気腫の高進展リスク群を層別化する。これらを用いてCOPD関連遺伝子候補の中から肺気腫の進展に関与する遺伝子群の候補を同定する。進展に関与する遺伝子群を活用して超早期肺気腫の検診を可能にする。

Outline of Final Research Achievements

The purpose of this study is to quantify the progression of emphysematous lesions using long-term low-dose CT images of heavy smokers, to identify candidate gene clusters involved in this progression, and to reveal the factors involved in the progression by integrating CT imaging features, smoking, and genetic information. To quantify the distribution of emphysematous lesions by lung lobe, we developed an automatic lung lobe segmentation method using a deep convolutional neural network. Multi-dimensional feature space consisting of the imaging features, smoking, and genetic information was constructed. The classification of the feature space would be identified the suspicious factors involved in the progression (%/year) of emphysematous lesions.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

長期経年撮影されたCT画像を用いた肺気腫の進展を評価するためのCT画像・臨床・遺伝子情報データベースを構築した。追跡期間は最長15年間、1人当たりの検診数は最大27回であり、世界に類のない貴重なデータベースを構築することができた。これを活用し、CT画像特徴・臨床・遺伝子情報の統合解析フレームワークについて研究推進し、肺気腫の進展に関与する因子群の同定に役立つことが示唆された。

Report

(4 results)
  • 2021 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2020 Research-status Report
  • 2019 Research-status Report
  • Research Products

    (12 results)

All 2022 2021 2020

All Journal Article (4 results) (of which Peer Reviewed: 3 results) Presentation (7 results) Book (1 results)

  • [Journal Article] Visualization and unsupervised clustering of emphysema progression using t-SNE analysis of longitudinal CT images and SNPs2022

    • Author(s)
      Hidenobu Suzuki、Mikio Matsuhiro、Yoshiki Kawata、Issei Imoto、Yasutaka Nakano、Masahiko Kusumoto、Masahiro Kaneko、Noboru Niki
    • Journal Title

      Medical Imaging 2022: Computer-Aided Diagnosis

      Volume: 12033 Pages: 55-55

    • DOI

      10.1117/12.2609296

    • Related Report
      2021 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Segmentation of aorta and main pulmonary artery of non-contrast CT images using U-Net for chronic thromboembolic pulmonary hypertension: evaluation of robustness to contacts with blood vessels2022

    • Author(s)
      Hidenobu Suzuki、Mikio Matsuhiro、Yoshiki Kawata、Toshihiko Sugiura、Nobuhiro Tanabe、Masahiko Kusumoto、Masahiro Kaneko、Noboru Niki
    • Journal Title

      Medical Imaging 2022: Computer-Aided Diagnosis

      Volume: 12033 Pages: 1203325-1203325

    • DOI

      10.1117/12.2612705

    • Related Report
      2021 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] 多元計算解剖学モデルを利用した腫瘍診断支援システム2020

    • Author(s)
      仁木 登, 河田 佳樹, 鈴木 秀宣, 松廣 幹雄, 斉藤 くるみ
    • Journal Title

      Medical Imaging Technology

      Volume: 38 Pages: 149-154

    • NAID

      130007925107

    • Related Report
      2020 Research-status Report
  • [Journal Article] Association analysis of SNPs with CT image-based phenotype of emphysema progression in heavy smokers2020

    • Author(s)
      Hidenobu Suzuki, Mikio Matsuhiro, Yoshiki Kawata, Noboru Niki, Issei Imoto, Yasutaka Nakano, Masahiko Kusumoto, Masahiro Kaneko
    • Journal Title

      Proceedings of SPIE Medical Imaging

      Volume: 11314 Pages: 1-7

    • DOI

      10.1117/12.2549431

    • Related Report
      2019 Research-status Report
    • Peer Reviewed
  • [Presentation] 3D U-Netを用いた非造影CT画像の縦隔内血管のセグメンテーション2022

    • Author(s)
      鈴木秀宣、松廣幹雄、河田佳樹、杉浦寿彦、田邉信宏、松元祐司、土田敬明、楠本昌彦、金子昌弘、仁木登
    • Organizer
      電子情報通信学会医用画像研究会
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      2021 Annual Research Report
  • [Presentation] 長期経年低線量CT画像を用いた肺気腫の進展関連SNPの同定2021

    • Author(s)
      鈴木 秀宣, 河田 佳樹, 仁木 登, 井本 逸勢, 楠本昌彦, 中野 恭幸, 加藤 勝也, 金子 昌弘
    • Organizer
      電子情報通信学会技術研究報告医用画像
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      2020 Research-status Report
  • [Presentation] 3次元CT画像を用いたじん肺の粒状影の検出能2021

    • Author(s)
      森 奈々, 橋本 悠雅, 松廣 幹雄, 鈴木 秀宣, 河田 佳樹, 仁木 登, 加藤 勝也, 大塚 義紀, 岸本 卓巳, 芦澤 和人
    • Organizer
      電子情報通信学会技術研究報告医用画像
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      2020 Research-status Report
  • [Presentation] 単純X線・CT画像によるじん肺の評価実験2021

    • Author(s)
      森 奈々, 松廣 幹雄, 鈴木 秀宣, 河田 佳樹, 仁木 登, 加藤 勝也, 大塚 義紀, 岸本 卓巳, 芦澤 和人
    • Organizer
      第28回日本CT検診学会学術集会
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      2020 Research-status Report
  • [Presentation] 3次元胸部CT画像を用いた皮質骨および海綿骨の解析2021

    • Author(s)
      森田 颯馬, 松廣 幹雄, 鈴木 秀宣, 河田 佳樹, 仁木 登, 松元 祐司, 土田 敬明, 楠本 昌彦, 金子 昌弘
    • Organizer
      第28回日本CT検診学会学術集会
    • Related Report
      2020 Research-status Report
  • [Presentation] 胸部CT画像を用いた皮質骨および海綿骨の解析2020

    • Author(s)
      森田 颯馬, 松廣 幹雄, 鈴木 秀宣, 河田 佳樹, 仁木 登, 松元 祐司, 土田 敬明, 楠本 昌彦, 金子 昌弘
    • Organizer
      電子情報通信学会技術研究報告医用画像
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      2020 Research-status Report
  • [Presentation] 3次元CT画像による正常・COPD例の高精度気管支解析2020

    • Author(s)
      松廣 幹雄, 鈴木 秀宣, 河田 佳樹, 仁木 登, 小熊 毅, 田辺 直也, 中野 恭幸, 久保 武, 富樫 かおり, 松元 祐司, 土田 敬明, 楠本 昌彦
    • Organizer
      第12回呼吸機能イメージング研究会学術集会
    • Related Report
      2019 Research-status Report
  • [Book] Cancer Diagnosis and Prognosis Assistance Based on MCA, in "Multidisciplinary Computational Anatomy"2021

    • Author(s)
      Noboru Niki, Yoshiki Kawata, Hidenobu Suzuki, Mikio Matsuhiro, Kurumi Saito
    • Total Pages
      10
    • Publisher
      Springer Singapore
    • Related Report
      2021 Annual Research Report

URL: 

Published: 2019-04-18   Modified: 2023-01-30  

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