| 研究課題/領域番号 |
21K07647
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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 | 熊本大学 |
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研究代表者 |
中川 雅貴 熊本大学, 大学院生命科学研究部(医), 特定研究員 (30771125)
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| 研究分担者 |
山下 洋市 熊本大学, 大学院生命科学研究部(医), 准教授 (00404070)
川上 史 熊本大学, 病院, 特任助教 (40565678)
三上 芳喜 熊本大学, 病院, 教授 (90248245)
中浦 猛 熊本大学, 大学院生命科学研究部(医), 准教授 (90437913)
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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 |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | 放射線診断学 / 肝細胞癌 / Deep Learning / MRI / 予後予測 / 人工知能 / EOB-MRI / HCC |
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| 研究開始時の研究の概要 |
肝細胞癌（Hepatocellular carcinoma:HCC）切除後の予後にはHCCの進行度・悪性度、肝予備能、残存肝容積など複雑な要素が影響しており、術前にHCC術後の予後を推定するのは困難であった。プリモビスト(EOB)-MRIは肝腫瘍のステージングに広く用いられているが、近年では肝容積のvolumetoryや肝予備能推定へ応用できる事も報告されている。また、腫瘍の予後予測にDeep Learningを導入する研究が近年盛んに行われている。本研究の目的は「切除肝におけるEOB-MRI画像を入力パラメータとするdeep learningを用いたHCCの予後予測システムの確立」である。
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| 研究成果の概要 |
EOB-MRI画像を用いてDeep Learningにより肝細胞癌（HCC）切除後の予後予測システムの確立を試みました。 EOB-MRI 画像より Deep Learning に用いて、分化度など予後に影響する因子について予測できるか検討しましたが、機種依存性が非常に強いことがわかり、様々な 前処理およびDeep Learning 手法を用いて検討した結果、同一機種であればある程度の予測は可能でしたが、別機種で確認した場合には性能が大きく低下しました。 また、患者予後に大きく影響する肝機能に関しても検討を行いましたが、こちらは従来に比べて新規性を出すことが困難でした。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
今回の検討では、当初の目論見であったEOB-MRIとDeep Learningを用いたHCC切除後の予後予測システムを確立することができませんでした。これは、EOB-MRI 画像を用いた予後予測における機種依存性の高さが原因と考えられ、これを克服するためにはさらなる技術革新が必要である事がわかりました。
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