| 研究課題/領域番号 |
21K07645
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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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| 審査区分 |
小区分52040:放射線科学関連
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| 研究機関 | 名古屋市立大学 |
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研究代表者 |
樋渡 昭雄 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 教授 (30444855)
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| 研究分担者 |
栂尾 理 九州大学, 医学研究院, 准教授 (10452749)
菊地 一史 九州大学, 医学研究院, 助教 (20529838)
石神 康生 九州大学, 医学研究院, 教授 (10403916)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 脳転移 / MRI / 転移性脳腫瘍 / 深層学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
脳転移診断には一般に造影後3DT1WIが用いられるが、増強された血管と微小転移の区別が困難な場合がある。VISIBLE (Volume Isotropic Simultaneous Interleaved Bright- and bLack-blood Examination)法は血管信号抑制画像と非抑制画像を同時取得し、高感度、低偽陽性率で脳転移を診断可能であるが、従来法では撮像に5分程度必要である。そこで本研究はVISIBLE法を応用した新たな短時間の撮像法の開発、脳転移症例を深層学習させたAIシステムによる脳転移の自動検出法、および最適な治療法選択法の開発を行う
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| 研究実績の概要 |
脳転移は成人で最多の頭蓋内腫瘍であるが、微小な病変や多発病変が多い。診断には一般に造影後3DT1WIが用いられるが、増強された血管と微小転移の区別が困難な場合があり、正確な診断には時間を要し、見逃される病変が多い。VISIBLE (Volume Isotropic Simultaneous Interleaved Bright- and bLack-blood Examination)法は血管信号抑制画像と非抑制画像を同時取得し、高感度、低偽陽性率で脳転移を診断可能であるが、従来法では撮像に5分程度必要である。そこ
で近年臨床応用されつつある圧縮センシング法やハーフスキャンなども活用し、撮像時間の短縮、すなわち患者負担の軽減を試みている。また、VISIBLE法でさえも血管信号の不十分な抑制などで脳転移と偽病変を鑑別することは困難である。そのために、本研究では経過観察し、臨床的に確実に脳転移と診断された病変を教師画像に用いることで、偽病変を鑑別することでより精度の高い脳転移のsegmentationを目的としており、継続的に症例を蓄積中である。さらにAIシステムを応用し、脳転移を自動検出することで、診断効率のさらなる向上が期待される。現在至適撮像条件の確立、最適化されたVISIBLE法を用いた脳転移疑い患者の撮像、および患者データベース構築、データベースからの脳転移segmentation及びその深層学習、AIシステムを応用した脳転移の自動検出診断支援システム確立、脳転移の大きさ、部位、個数及び全身状態を加味した自動治療法選択を目標として取り組んでいる。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
至適撮像条件の確立、最適化されたVISIBLE法を用いた脳転移疑い患者の撮像、および患者データベース構築、データベースからの脳転移segmentation及びその深層学習、AIシステムを応用した脳転移の自動検出診断支援システム確立、脳転移の大きさ、部位、個数及び全身状態を加味した自動治療法選択を目標として取り組んでおり、一部は昨年度に既に論文発表を行った。
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| 今後の研究の推進方策 |
引き続き至適撮像条件の確立、最適化されたVISIBLE法を用いた脳転移疑い患者の撮像、および患者データベース構築、データベースからの脳転移segmentation及びその深層学習、AIシステムを応用した脳転移の自動検出診断支援システム確立、脳転移の大きさ、部位、個数及び全身状態を加味した自動治療法選択を目標として取り組んでいる。
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