| 研究課題/領域番号 |
16K10287
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
放射線科学
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| 研究機関 | 熊本大学 |
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研究代表者 |
中浦 猛 熊本大学, 大学院生命科学研究部(医), 特任講師 (90437913)
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| 研究分担者 |
船間 芳憲 熊本大学, 大学院生命科学研究部(保), 教授 (30380992)
宇都宮 大輔 横浜市立大学, 医学研究科, 教授 (30571046)
木藤 雅文 熊本大学, 大学院生命科学研究部(医), 特任助教 (40744909)
平田 健一郎 熊本大学, 医学部附属病院, 非常勤診療医師 (60759562)
尾田 済太郎 熊本大学, 大学院生命科学研究部(医), 特任助教 (80571041)
幸 秀明 熊本大学, 医学部附属病院, 非常勤診療医師 (90710434)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
2018年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2017年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2016年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
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| キーワード | Dual Energy CT / 機械学習 / Texture解析 / Radiomics / エックス線・ＣＴ / がん治療効果判定 |
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| 研究成果の概要 |
多層検出器CTでは従来のCTと比較してヨード密度・電子密度画像などを取得することが可能であり、腫瘍に対する多くの有益な情報を得ることができた。これらの基礎的な検討についてはEuropean RadiologyやEuropean Journal of Radiologyなどの一流雑誌に掲載されている。
これらのデータをもとに肺癌の分化度の鑑別に応用したところ、従来のCTを上回る結果が得られており、画像バイオマーカーとして有望であると思われた。これらは国内外で学会発表を行った。予後についての検討は早期肺癌については非常に再発率が低く、現在もデータ収集中である。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
多層検出器CTは日常臨床に導入されて日が浅く、その基本的な性能は広く認知されていなかったが、我々の検討で様々な領域に有用であることが証明された。また、機械学習の元データとしても有用性が高く、画像バイオマーカーとして有望なことについても解明できた。しかし、近年の早期癌の再発率の低下もあり、癌治療後の予後についてまでは研究期間内では証明する事ができなかった。
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