| 研究課題/領域番号 |
19K08092
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| 研究機関 | 千葉大学 |
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研究代表者 |
堀越 琢郎 千葉大学, 医学部附属病院, 講師 (50456068)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 唾液腺腫瘍 / Radiomics / MRI |
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| 研究実績の概要 |
唾液腺腫瘍に対して機械学習アルゴリズムを用いた画像診断であるRadiomicsを用いた画像解析を行うためには、まず多数の症例の臨床データ、画像データ、病理データの収集が必要である。症例が多ければ多いほどモデルが適切になるためであり、Radiomicsのためには大量の症例が必要なのだが、その収集は終えることができた。
次に、MRI画像の放射線科医による評価と、画像における唾液腺腫瘍の領域設定が必要であり、その評価、設定を行っている最中である。現在、ADC mapについては関心領域の設定が終わり、ダイナミックMRIにおける関心領域の設定を行っている。
領域設定が終わった症例から、radiomicsを行い、そのモデルの正診率について検討している。関心領域の設定が終わったADC mapについては、いくつかのradiomicsを行い、良いモデルを作成できないか検討している。多形腺腫と多形腺腫由来癌について、症例を絞ると、正診率が高いが、唾液腺良性腫瘍と唾液腺悪性腫瘍全体で解析を行うと、正診率が高くならず、ADC mapの処理方法の工夫が行った。しかし正診率は高くならず、ADC mapだけでのモデル構築には限界があると考えている。
現在、造影検査を行った際の、ダイナミックMRIについて領域設定を終わらせつつある。ADC mapのデータと合わせて、ダイナミックMRIも共に学習させることにより、より精度の高いモデル構築を目指している。
昨年度検討を行った多形腺腫由来癌について、その組織型、サイズ、リンパ節転移の数、遠隔転移などと被膜外浸潤についての検討については、2020北米放射線学会、2021年日本医学放射線学会春期大会にて発表を行った。
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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
症例数が多いことから、画像処理、領域設定に思いのほか時間とエフォートが必要となっている。エフォートを適切に割り当てて、早急に研究を進めていきたい。
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| 今後の研究の推進方策 |
ダイナミックMRIや他の撮影方法にも領域設定を早急に行い、Radomicsによる検討を進めたい。包括的診断フローに繋げるためには早急な検討が必要である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
海外学会に現地参加する予定であったが、コロナ禍によりweb開催となったため、不要となった。旅費として計上していた研究費について、次年度に繰り越すこととした。
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