多層検出器CTによるがん治療効果の画像バイオマーカーおよび予後予測システムの開発

2018 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 16K10287
• 研究機関: 熊本大学
• 研究代表者: 中浦 猛 熊本大学, 大学院生命科学研究部(医), 特任講師 (90437913)
• 研究分担者: 船間 芳憲 熊本大学, 大学院生命科学研究部(保), 教授 (30380992) ; 宇都宮 大輔 横浜市立大学, 医学研究科, 教授 (30571046) ; 木藤 雅文 熊本大学, 大学院生命科学研究部(医), 特任助教 (40744909) ; 平田 健一郎 熊本大学, 医学部附属病院, 非常勤診療医師 (60759562) [辞退] ; 尾田 済太郎 熊本大学, 大学院生命科学研究部(医), 特任助教 (80571041) ; 幸 秀明 熊本大学, 医学部附属病院, 非常勤診療医師 (90710434) [辞退]
• 研究期間 (年度): 2016-04-01 – 2019-03-31
• キーワード: Dual Energy CT / 機械学習 / Texture解析

研究実績の概要

従来のCTと比較して多層検出器では低電圧・ヨード密度・電子密度画像などを追加できる点で多くの情報を得ることができた。これらの基礎的な結果について投稿し、「Dual-layer DECT for multiphasic hepatic CT with 50 percent iodine load: a matched-pair comparison with a 120 kVp protocol.」「Dual-layer dual-energy computed tomography for the assessment of hypovascular hepatic metastases: impact of closing k-edge on image quality and lesion detectability.」「Dual-Layer Computed Tomography in Cardiovascular Imaging」の題名で2018年度の英文雑誌に掲載されている。
これらの結果より多層検出器CTは従来のCT値のみを用いたtexture解析よりも様々な領域で概ね良好な結果が予測され、によるがん治療効果の予測に関して主に肺癌および肝臓がんについて研究を行った。肺癌の術後病理組織の組織分化度の鑑別能についてこれらの手法を検討し、オランダの13th MDCT user meetingで「Texture analysis / machine learning in evaluation of lung lesion」の演題名で報告した。その後、従来のCT画像でのtexture解析と比較して、2層検出器を用いたtexture解析は肺癌の組織分化度の診断能が優れている事がわかり、「CT texture
analysis to distinguish moderate/poor- and well differentiate adenocarcinoma of the lung: Usefulness of machine learning based on spectral CT
imaging」の演題名で第77回放射線学会総会にて発表した。
これらの患者の予後について現在データ収集を続けているが、再発が予想以上に少なく、予後予測に関してはもう少し時間がかかると思われる。また、現在同じ手法を用いてHCCに関して様々な検討を行っている。

研究成果

• [雑誌論文] Dual-layer DECT for multiphasic hepatic CT with 50 percent iodine load: a matched-pair comparison with a 120 kVp protocol. (2018)
  • 著者名/発表者名: Nagayama Y, Nakaura T, Oda S, Utsunomiya D, Funama Y, Iyama Y, Taguchi N, Namimoto T, Yuki H, Kidoh M, Hirata K, Nakagawa M, Yamashita Y.
  • 雑誌名: European Radiology 巻: 28 ページ: 1719-1730.
  • DOI: 10.1007/s00330-017-5114-3.
  • 査読あり
• [雑誌論文] Dual-layer dual-energy computed tomography for the assessment of hypovascular hepatic metastases: impact of closing k-edge on image quality and lesion detectability. (2018)
  • 著者名/発表者名: Nagayama Y, Iyama A, Oda S, Taguchi N, Nakaura T, Utsunomiya D, Kikuchi Y, Yamashita Y.
  • 雑誌名: European Radiology 巻: Epub ページ: Epub
  • DOI: 10.1007/s00330-018-5789-0.
  • 査読あり
• [雑誌論文] Dual-Layer Computed Tomography in Cardiovascular Imaging (2018)
  • 著者名/発表者名: Nakaura T, Oda S,Utsunomiya D, Tokuyasu S,2 and Yasuyuki Yamashita1
  • 雑誌名: Cardiovasc Imaging Asia 巻: Apr;2(2) ページ: 49-57
  • DOI: 10.22468/cvia.2018.00066.
  • 査読あり
• [学会発表] CT texture analysis to distinguish moderate/poor- and well differentiate adenocarcinoma of the lung: Usefulness of machine learning based on spectral CT imaging (2018)
  • 著者名/発表者名: 中浦猛
  • 学会等名: 第77回放射線学会総会
• [学会発表] Dual/spectral CT: an overview of the current status for use in body imaging (2018)
  • 著者名/発表者名: 中浦猛
  • 学会等名: 55th radiation society of Thailand meeting
  • 国際学会 / 招待講演