| 研究課題/領域番号 |
22K12782
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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90110:生体医工学関連
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| 研究機関 | 徳島大学 |
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研究代表者 |
鈴木 秀宣 徳島大学, ポストLEDフォトニクス研究所, 助教 (50546710)
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| 研究分担者 |
河田 佳樹 徳島大学, ポストLEDフォトニクス研究所, 教授 (70274264)
仁木 登 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 客員研究員 (80116847)
池田 篤史 筑波大学, 医学医療系, 講師 (50789146)
小針 悠希 東京女子医科大学, 医学部, 助教 (00937120)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
中途終了 (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)
2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2022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 | 腎腫瘍 / CT画像 / 造影剤の循環動態 / サブタイプ分類 / 治療計画支援 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
我が国の2021年度の腎・尿路がんの死亡者数は9,900人と推定されている。腹部精査および検診時の超音波検査等で発見される小径腎腫瘍（4㎝未満）が増加している。この良悪性鑑別に造影CT検査が用いられている。この検査を用いた腎腫瘍の鑑別精度は60%であり、術前の高精度な良悪性鑑別が課題となっている。本研究は腎腫瘍の多時相の造影CT画像データベースを用いて腎臓・腎動静脈・腎盂・尿管・腎腫瘍の造影剤の循環動態を解析し、小径腎腫瘍のサブタイプの高精度な定量的分類法を開発し、これをシステム化して2施設で臨床応用して高精度な鑑別診断を確立する。
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| 研究実績の概要 |
我が国の2021年度の腎・尿路がんの死亡者数は9,900人と推定されている。腹部精査および検診時の超音波検査等で発見される小径腎腫瘍（4㎝未満）が増加している。この良悪性鑑別に造影CT検査が用いられている。この検査を用いた腎腫瘍の鑑別精度は60%であり、術前の高精度な良悪性鑑別が課題となっている。本研究は腎腫瘍の多時相（早期相・動脈相・門脈相・遅延相）の造影CT画像データベースを用いて腎臓・腎動静脈・腎盂・尿管・腎腫瘍の造影剤の循環動態を解析し、小径腎腫瘍の５つのサブタイプ（悪性：淡明細胞型腎細胞がん・嫌色素性腎細胞がん・乳頭状腎細胞がん、良性：血管筋脂肪腫・オンコサイトーマ）の高精度な定量的分類法を開発し、これをシステム化して高精度な鑑別診断を確立する。本研究は(1)腎腫瘍の多時相造影CT画像データベースの構築、(2)深層学習を用いた造影CT画像の腎臓・腎動静脈・腎盂・尿管・腎腫瘍の抽出法の開発、(3)造影剤の循環動態に基づく腎腫瘍のサブタイプの定量的分類法の開発、(4)腎腫瘍の鑑別診断支援システムの構築と臨床応用からなる。本成果として、3時相480例以上からなる大規模データベース（深層学習用教師データを含む）の構築、U-Netベースの腎臓・腎腫瘍の高精度セグメンテーション法の開発、造影剤の循環動態パターンの定量化による嫌色素性腎細胞がん・乳頭状腎細胞がん・オンコサイトーマの自動分類法の評価を行った。造影CT検査による小径腎腫瘍のサブタイプの高精度な鑑別診断を可能にし、腎腫瘍の治療計画支援に寄与する成果を得た。
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