| 研究課題/領域番号 |
20K16752
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分52040:放射線科学関連
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| 研究機関 | 千葉大学 |
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研究代表者 |
高田 章代 千葉大学, 医学部附属病院, 特任助教 (20791990)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 卵巣腫瘍 / MRI / 血流情報 / Ultra-fast Dynamic MRI / IVIM |
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| 研究開始時の研究の概要 |
我々は、Ultra-fast DCE撮像・IVIMを用いて、卵巣腫瘍の組織型と悪性リスクの予測をより正確に予測できる可能性があると考えた。卵巣腫瘍の病理像は不均一かつ多彩であるため腫瘍全体を解析対象とし、摘出検体の病理像と画像の対比が必要と考えた。本研究では、従来の形態情報・MRI信号情報に詳細かつ多角的な血流情報を統合し、病理と対比することで、悪性リスク・組織型・予後予測システムの作成を目指す。
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| 研究成果の概要 |
卵巣腫瘍の高時間分解能ダイナミック造影MRI およびintravoxel incoherent motion(IVIM)撮像実験を行い、撮像プロトコルを確立した。良性、境界悪性、悪性の卵巣腫瘍のMRI画像、病理、臨床データの収集を行い、血流解析用ソフトを用いた画像解析を開始した。現在、境界悪性および良性腫瘍の症例数が少なく、予測システムの構築には至っていないが、悪性リスク、組織型予測システムの構築のため、データ収集と解析を続けている。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
DCE-MRIおよびIVIMから、それぞれKtrans, kep, ve、D, D*, fの定量値を抽出した。
Ktransの値は、悪性腫瘍において、境界悪性、良性より大きくなる傾向が見られたが、境界悪性と良性で解析を行えた症例数が少なく、予測モデルの構築にはさらなる症例の蓄積が必要と考えられた。悪性腫瘍の組織型についても、各種定量値に傾向は見られるものの、有意差は見られなかった。こちらも、さらなる症例の蓄積が必要と考えられた。現今後症例数を増やし、T2WIやDWIなど他のMRIシークエンスから抽出した特徴量や、腫瘍マーカーなどの臨床情報を加えることにより、予測モデルを構築を目指す。
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