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半導体PETと深層学習を利用したFDG PETからの腫瘍血流・代謝の同時定量

研究課題

研究課題/領域番号 20K08015
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分52040:放射線科学関連
研究機関北海道大学

研究代表者

平田 健司  北海道大学, 医学研究院, 准教授 (30431365)

研究分担者 竹内 啓  北海道大学, 医学研究院, 助教 (30374515)
真鍋 治  東京医科歯科大学, 医学部附属病院, 特任助教 (40443957)
久下 裕司  北海道大学, アイソトープ総合センター, 教授 (70321958)
研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2023-03-31
研究課題ステータス 完了 (2022年度)
配分額 *注記
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
キーワード核医学 / 人工知能 / deep learning / PET / FDG / FDG-PET/CT / 糖代謝 / 血流 / deep neural network / ポジトロン断層法 / 定量 / O-15水 / 腫瘍
研究開始時の研究の概要

F-18 FDGはブドウ糖代謝を測定するポジトロン断層法(PET)製剤であるが、本研究ではFDGを用いて腫瘍の糖代謝と血流定量の同時計測を目指す。今回我々は、高い空間分解能を持つ半導体PETと、機械学習の一種であるdeep neural network (DNN)を利用して、それぞれの問題を克服することを目指す。高い空間分解能は小さい血管からのAIF取得に役立ち、DNNはコンパートメントモデル・フリーで直接血流を予測するregressorとなりうる。血流のgold standardとしては、O-15標識水によるPETで測定した血流値を使用する。

研究成果の概要

半導体PETとdeep neural network (DNN)という2つの革新的技術を導入することで、FDG-PETからの腫瘍の糖代謝・血流の同時定量を目指した基礎的検討を行った。(1) O-15標識水のPETデータをコンパートメントモデルを用いて解析し、肺血流の定量値を得ることに成功した。(2)FDG PETのSUVmaxを病変の識別子として使用するためのPOCを取得し、過去画像とレポートの組からなる膨大なデータを効率よく教師データ化する手法を開発した。(3)CNNを用いて乳癌の腋窩リンパ節転移を予測するシステムを開発し有用性を示した。(4)半導体PET画像を用いて超解像CNNを構築した。

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究ではAIによって核医学検査の有用性を高めうることを示した。レポートに記載されたSUVmaxを識別子として利用する手法は、既存のレポートと画像の組から膨大な教師データを効率よく作成することで、次世代の診断補助AIの開発を促進できる。乳癌の腋窩リンパ節転移をPET画像から予測するAIの研究では、一定レベル以上のAIを使用すれば専門医であってもさらに診断能の向上が得られる(AIから恩恵を得られる)ことを示した。また、AIを用いた超解像モデルの開発では、高解像度のPET画像を一定数集めて教師データとすれば、普及価格帯のPET-CT装置から高解像度のPET画像が得られる可能性があることを示した。

報告書

(4件)
  • 2022 実績報告書   研究成果報告書 ( PDF )
  • 2021 実施状況報告書
  • 2020 実施状況報告書
  • 研究成果

    (15件)

すべて 2023 2022 2021 2020 その他

すべて 雑誌論文 (7件) (うち国際共著 2件、 査読あり 7件、 オープンアクセス 5件) 学会発表 (5件) (うち国際学会 4件、 招待講演 1件) 図書 (1件) 備考 (2件)

  • [雑誌論文] Four-dimensional quantitative analysis using FDG-PET in clinical oncology2023

    • 著者名/発表者名
      Tamaki Nagara、Hirata Kenji、Kotani Tomoya、Nakai Yoshitomo、Matsushima Shigenori、Yamada Kei
    • 雑誌名

      Japanese Journal of Radiology

      巻: - 号: 8 ページ: 831-842

    • DOI

      10.1007/s11604-023-01411-4

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [雑誌論文] Artificial intelligence for nuclear medicine in oncology2022

    • 著者名/発表者名
      Hirata Kenji、Sugimori Hiroyuki、Fujima Noriyuki、Toyonaga Takuya、Kudo Kohsuke
    • 雑誌名

      Annals of Nuclear Medicine

      巻: 36 号: 2 ページ: 123-132

    • DOI

      10.1007/s12149-021-01693-6

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書 2021 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [雑誌論文] Effect of radioactivity outside the field of view on image quality of dedicated breast positron emission tomography: preliminary phantom and clinical studies2022

    • 著者名/発表者名
      Satoh Yoko、Imai Masamichi、Ikegawa Chihiro、Hirata Kenji、Abo Norifumi、Kusuzaki Mao、Oyama-Manabe Noriko、Onishi Hiroshi
    • 雑誌名

      Annals of Nuclear Medicine

      巻: 36 号: 12 ページ: 1010-1018

    • DOI

      10.1007/s12149-022-01789-7

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] DWI-related texture analysis for prostate cancer: differences in correlation with histological aggressiveness and data repeatability between peripheral and transition zones2022

    • 著者名/発表者名
      Tsuruta Chie、Hirata Kenji、Kudo Kohsuke、Masumori Naoya、Hatakenaka Masamitsu
    • 雑誌名

      European Radiology Experimental

      巻: 6 号: 1

    • DOI

      10.1186/s41747-021-00252-y

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Development and validation of a prediction model based on the organ-based metabolic tumor volume on FDG-PET in patients with differentiated thyroid carcinoma2021

    • 著者名/発表者名
      Uchiyama Yuko、Hirata Kenji、Watanabe Shiro、Okamoto Shozo、Shiga Tohru、Okada Kazufumi、Ito Yoichi M.、Kudo Kohsuke
    • 雑誌名

      Annals of Nuclear Medicine

      巻: 35 号: 11 ページ: 1223-1231

    • DOI

      10.1007/s12149-021-01664-x

    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] Preliminary study of AI-assisted diagnosis using FDG-PET/CT for axillary lymph node metastasis in patients with breast cancer2021

    • 著者名/発表者名
      Li Zongyao、Kitajima Kazuhiro、Hirata Kenji、Togo Ren、Takenaka Junki、Miyoshi Yasuo、Kudo Kohsuke、Ogawa Takahiro、Haseyama Miki
    • 雑誌名

      EJNMMI Research

      巻: 11 号: 1 ページ: 10-10

    • DOI

      10.1186/s13550-021-00751-4

    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] A preliminary study to use SUVmax of FDG PET-CT as an identifier of lesion for artificial intelligence2021

    • 著者名/発表者名
      Kenji Hirata, Osamu Manabe, Keiichi Magota, Sho Furuya, Tohru Shiga, Kohsuke Kudo
    • 雑誌名

      Frontiers in Medicine

      巻: in press

    • DOI

      10.3389/fmed.2021.647562

    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] Combination of image and its report of FDG-PET/CT to generate probability map of anatomical terms using SUVmax as a bridge between text and image2022

    • 著者名/発表者名
      Kenji Hirata, Shiro Watanabe, Junki Takenaka, Rina Kimura, Yuko Uchiyama, Keiichi Magota, Kohsuke Kudo
    • 学会等名
      Society of Nuclear Medicine and Molecular Imaging
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書 2021 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] How should nuclear medicine specialists collaborate with AI?2022

    • 著者名/発表者名
      Kenji Hirata
    • 学会等名
      13th Congress of the World Federation of Nuclear Medicine and Biology
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] FDG-PET/CTのレポート上のSUVmaxを利用して解剖学用語を機械学習させる検討2021

    • 著者名/発表者名
      平田健司、渡邊史郎、内山裕子、竹中淳規、木村理奈、眞島隆成、 孫田恵一、工藤與亮
    • 学会等名
      第61回日本核医学会学術総会
    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
  • [学会発表] SUVmax described in FDG PET-CT reports can provide information of tumor location: an investigation of real-world data2021

    • 著者名/発表者名
      Kenji Hirata, Yuko Uchiyama, Shiro Watanabe, Sho Furuya, Kohsuke Kudo
    • 学会等名
      Society of Nuclear Medicine and Molecular Imaging
    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] A new role of SUVmax on FDG PET-CT as an identifier of the tumor in the era of AI2020

    • 著者名/発表者名
      Kenji Hirata, Osamu Manabe, Keiichi Magota, Sho Furuya, Tohru Shiga, Kohsuke Kudo
    • 学会等名
      Society of Nuclear Medicine and Molecular Imaging
    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [図書] わかりやすい核医学2022

    • 著者名/発表者名
      玉木長良、平田健司、真鍋 治
    • 総ページ数
      336
    • 出版者
      文光堂
    • ISBN
      9784830637643
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
  • [備考] Metavolの紹介ページ

    • URL

      https://www.metavol.org/

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
  • [備考] 北海道大学病院医療AI研究開発センターのプロジェクトページ

    • URL

      https://ai.huhp.hokudai.ac.jp/project/

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書

URL: 

公開日: 2020-04-28   更新日: 2024-01-30  

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