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2020 年度 研究成果報告書

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

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研究課題/領域番号 18K07762
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分52040:放射線科学関連
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mediastinum / CT / texture analysis / radiomics
研究成果の概要

稀な縦隔腫瘍に対するCT鑑別診断は画像的類似性により苦慮する。縦隔腫瘍CTに対し、テクスチャ解析を用いた画像的鑑別法の確立を試みた。3次元抽出後の腫瘍部の各種テクスチャ情報を取得した。胸腺嚢胞、胸腺上皮性腫瘍間ではNGLDM Contrast、GLCM Correlation、GLZLM SZLGE、DISCRETIZED HISTOEntropy log2、DISCRETIZED HUminが選択されたテクスチャ情報であった。low-risk group、high-risk group+胸腺癌間では、形状特徴のSphericity が選択された因子であった。

自由記述の分野

胸部放射線診断

研究成果の学術的意義や社会的意義

縦隔腫瘍は稀な疾患だが、前縦隔においては胸腺腫や胸腺癌、胚細胞性腫瘍、悪性リンパ腫が代表疾患である。これらの疾患の治療戦略は化学療法や外科手術、術前化学療法、放射線治療など異なるために疾患の治療前の鑑別が重要であるが、腫瘍の画像所見は鑑別に有用な所見は存在するが類似していることも多く、術前生検や術後に診断されることが多い。縦隔腫瘍の新たな画像診断指標が追加されれば、画像診断精度が向上し、より正確な治療戦略の選択に繋がる可能性がある。

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公開日: 2022-01-27  

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