| 研究課題/領域番号 |
18K12032
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| 研究機関 | 神戸大学 |
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研究代表者 |
國領 大介 神戸大学, システム情報学研究科, 助教 (20508543)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | MRI / 領域抽出 / 特徴量解析 |
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| 研究実績の概要 |
磁気共鳴（Magnetic Resonance, MR）計測や組織染色画像から得られた腫瘍内多角的計測データと計算機シミュレーション技術を融合した腫瘍形状・状態変化の予測技術の開発，ならびに放射線治療・温熱治療における治療効果予測技術の確立に向け，2021年度は新型コロナウイルス感染症により進捗に遅れが生じている多角的MR画像情報の解析および予後予測のための数理モデルに関する検討，並びに治療効果の予測・検証に向けた検討を引き続き実施した．
多角的MR画像情報の解析と関連性の検討に関しては，前年度までに検討してきた多目的最適化技術を用いた腫瘍領域抽出手法を適用して取得した腫瘍領域に対し，予後予測のための画像特徴量解析を実施した．腫瘍の進行度合いが異なる腫瘍モデルマウスに対して取得したT2強調画像および細胞密度の変化などを捉えることが可能な拡散強調画像に対し，腫瘍領域の進行度合いの違いを捉えることができる画像特徴量について検討したところ，撮像方法の違いにより腫瘍の進行度合いの違いを捉えた画像特徴量の種類が異なることが確認できた．得られた結果より撮像方法に合わせて予後予測に用いるための数理モデルが必要であることが確認できたとともに，さらに多くの画像を用いた検討も必要であることが確認できた．これまでに得られた結果を踏まえ，予後予測ならびに治療効果予測のための数理モデルを検討した．またMR画像の撮像原理を模擬したシミュレーション環境を用いて治療効果予測に向けた検討を引き続き実施した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
2021年度は前年度より実施してきた多角的MR画像情報の解析に関する検討をさらに進め，学会発表ならびに学術誌への論文投稿のための知見を得たことから，一定の進捗が得られたと考えている．一方，引き続き新型コロナウイルス感染症の影響もあり，予後予測のための数理モデルの検討や治療効果予測に向けた追加での動物実験等の実施が難しかったこともあり，進捗に遅れが生じていると感じている．このことも踏まえ，研究期間の再延長も行った．
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| 今後の研究の推進方策 |
これまで取り組んできた内容について，学術誌への投稿を視野に入れてまとめるとともに，MR画像の撮像原理を模擬したシミュレーション環境も用いて，治療効果予測のための検討を進め，腫瘍の予後予測技術の開発と治療戦略への応用を目指す．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
2021年度に関しては，2020年度に引き続き新型コロナウイルス感染症の影響により，治療効果予測のための実験など予定していた多くの項目を実施できなかったため，そのための費用が発生しなかった．また成果を国内学会で発表したが，オンラインによる発表だったため，参加にかかる旅費は発生せず，想定していたよりも必要な費用が少なくなった．そのため，より良い結果を得るための検討を実施するため研究期間を延長し，次年度使用額が生じた．2022年度は予後予測のために必要となる環境の整備，予後予測・治療効果予測のため実験実施に伴う費用並びに研究成果を発表するための費用に使用する予定である．
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