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2020 年度 実績報告書

テクスチャ解析を用いた縦隔腫瘍の新たな画像診断法の確立

研究課題

研究課題/領域番号 18K07762
研究機関名古屋市立大学

研究代表者

小澤 良之  名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 准教授 (90569005)

研究分担者 原 眞咲  名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 高度医療教育研究センター教授 (50244562)
奥田 勝裕  名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 准教授 (50529170)
中川 基生  名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 講師 (60590982)
下平 政史  名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 准教授 (60597821)
研究期間 (年度) 2018-04-01 – 2021-03-31
キーワード縦隔腫瘍 / テクスチャ解析 / CT / 胸腺腫
研究実績の概要

病理学的に診断された胸腺上皮性腫瘍24例(胸腺腫 (high-risk group 9例、low-risk group 13例、胸腺癌2例)および胸腺嚢胞12例の合計36例を対象とした。3 mmスライス厚の胸部非造影CTにて、縦隔病変部をvolume of Interest (VOI)にて胸部放射線科医がsegmentationを行い、テクスチャ解析を施行した。解析されたテクスチャ情報は1)A:胸腺嚢胞(12例)、B:胸腺上皮性腫瘍(24例)、2)A:low-risk group(13例)、 B:high-risk group(9例)+胸腺癌(2例)の2群に分け、それぞれのA、B群間で統計解析を施行した。結果:1)胸腺嚢胞、胸腺上皮性腫瘍間ではNGLDM_Contrast、GLCM_Correlation、GLZLM_SZLGE、DISCRETIZED_HISTO_Entropy_log2、DISCRETIZED_HUminが有意なテクスチャ情報であった。この因子を元に作成された予測モデルではROCカーブのAUCは1であった。2)low-risk group、high-risk group+胸腺癌間では形状の特徴量の1種類であるSHAPE Sphericity が有意な因子であった。この因子を元に作成された予測モデルではROCカーブのAUCは0.76(95% confidence interval: 0.53-0.99)であった。

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公開日: 2021-12-27  

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