| 研究課題/領域番号 |
20K09172
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| 研究機関 | 金沢医科大学 |
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研究代表者 |
薄田 勝男 金沢医科大学, 医学部, 教授 (00324046)
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| 研究分担者 |
道合 万里子 金沢医科大学, 医学部, 講師 (40515673)
上田 善道 金沢医科大学, 医学部, 教授 (50271375)
的場 宗孝 金沢医科大学, 医学部, 教授 (90288308)
浦本 秀隆 金沢医科大学, 医学部, 教授 (90389445)
山田 壮亮 金沢医科大学, 医学部, 教授 (90525453)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | MR拡散強調画像 / MRI / 見かけの拡散係数 (ADC) / DWIBS / lung cancer / pulmonary nodule / pulmonary abscess / mycobacterial infection |
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| 研究実績の概要 |
肺癌に対するMR拡散強調画像の感度は92%であり、肺癌の評価に有用である[1]。MR拡散強調画像は、肺癌切除後の切除端再発と切除端肉芽を鑑別するのに役立つ [2]。DWIBS (背景抑制広範囲拡散強調画像) は、1回の検査で、全身の多発性転移性病変を検出でき、病変のADCにより良性悪性の鑑別が可能である[3]. DWIBSは良好な正診率のメリット があり、再発を検出する費用が安価であり、FDG-PET/CT に置き換る役割がある[3]。MR拡散強調画像とT2強調画像の両方の評価により、肺腫瘤病変の良悪性はより正確に評価されるようになり、鑑別診断として受け入れられる[4]。MR拡散強調画像の見かけの拡散係数（ADC）は肺良性腫瘤の鑑別に有用であるが、inside/wall ADC ratio は肺癌と肺膿瘍の鑑別に有用である[5]。inside/wall ADC ratio は拡散強調画像の弱点を補強する[5]。ADC histogramは、肺癌と肺膿瘍・抗酸菌症との鑑別に役立つ [6]。
[1] Usuda K, et al. Relationships and Qualitative Evaluation ---. Cancers. 2020;12(5):1194. [2] Usuda K, et al. Differentiation between suture recurrence and suture granuloma --- Transl Oncol. 2021;14(2):100992. [3] Usuda K, et al. Diffusion‐weighted whole‐body imaging with background suppression (DWIBS)---. Thoracic cancer 2021. [4] Usuda K et Al. Combination Assessment of Diffusion-Weighted Imaging and T2-Weighted Imaging ---. Cancers 2021, 13, 1551. [5] Usuda K, et al. How to Discriminate Lung Cancer---. Clinical Medicine Insights: Oncology 2021. [6] Usuda K, et al. Whole-lesion Apparent Diffusion Coefficient Histogram ---. Cancer 2021.
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
この1年間にMRI関連の論文が6本掲載となり、学会発表も行われたため。
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| 今後の研究の推進方策 |
診断率の高いMR拡散強調画像を、術前検査として定着させ、DWIBSを術後経過観察に使用していく。
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