| 研究課題/領域番号 |
18K08793
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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55040:呼吸器外科学関連
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| 研究機関 | 福島県立医科大学 |
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研究代表者 |
星野 実加 福島県立医科大学, 医学部, 博士研究員 (00464511)
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| 研究分担者 |
鈴木 弘行 福島県立医科大学, 医学部, 教授 (30322340)
塩 豊 福島県立医科大学, 医学部, 講師 (90433151)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 画像評価 / コンピューターアシスト / イメージプロセッシング |
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| 研究成果の概要 |
コンピューターアシストによる診断能の高い非侵襲的なリンパ節転移の画像評価方法の確立を目指し，過去5年間に外科的肺切除＋縦隔リンパ節郭清の行われた原発性肺癌症例148例における262リンパ節を対象とし，PET-CTにおけるリンパ節のSUVmax, Hounsfield Unit (HU) の最低値，平均値，総ピクセル数を加え解析したところ，優れた診断能を示した．
次に,肺所属リンパ節全てを対象に前向き試験としての診断能検証を試みた．多数のリンパ節部分の画像抽出と解析が必要であり，解析に時間を要しているが，引き続き検証作業を継続中である．
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| 自由記述の分野 |
呼吸器外科
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
コンピューターアシストによる診断能の高い非侵襲的なリンパ節転移の画像評価方法が確立すれば，肺癌患者における適切な治療選択の助けとなる．また，侵襲的検査を回避することができ，患者の合併症のリスク低減につながる．本方法は肺癌患者にルーチンで施行されているCTおよびPETで応用可能な方法であり，追加の検査のコストがかからないという点でも意義のある研究であったと考える．
また，現在は，本研究開始当初と比較して肺癌治療の進歩もさることながら，画像解析におけるAIの開発も飛躍的に進歩しており，それらの技術をうまく利用しながら本研究結果を発展させることも可能であると考える．
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