2022 年度研究成果報告書

MRIによる多角的血流情報を用いた卵巣腫瘍悪性リスク・組織型予測システムの構築

研究課題

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研究課題/領域番号	20K16752
研究種目	若手研究
配分区分	基金
審査区分	小区分52040:放射線科学関連
研究機関	千葉大学
研究代表者	高田章代千葉大学, 医学部附属病院, 特任助教 (20791990)
研究期間 (年度)	2020-04-01 – 2023-03-31
キーワード	卵巣腫瘍 / MRI / 血流情報
研究成果の概要	卵巣腫瘍の高時間分解能ダイナミック造影MRI およびintravoxel incoherent motion(IVIM)撮像実験を行い、撮像プロトコルを確立した。良性、境界悪性、悪性の卵巣腫瘍のMRI画像、病理、臨床データの収集を行い、血流解析用ソフトを用いた画像解析を開始した。現在、境界悪性および良性腫瘍の症例数が少なく、予測システムの構築には至っていないが、悪性リスク、組織型予測システムの構築のため、データ収集と解析を続けている。
自由記述の分野	画像診断
研究成果の学術的意義や社会的意義	DCE-MRIおよびIVIMから、それぞれKtrans, kep, ve、D, D*, fの定量値を抽出した。 Ktransの値は、悪性腫瘍において、境界悪性、良性より大きくなる傾向が見られたが、境界悪性と良性で解析を行えた症例数が少なく、予測モデルの構築にはさらなる症例の蓄積が必要と考えられた。悪性腫瘍の組織型についても、各種定量値に傾向は見られるものの、有意差は見られなかった。こちらも、さらなる症例の蓄積が必要と考えられた。現今後症例数を増やし、T2WIやDWIなど他のMRIシークエンスから抽出した特徴量や、腫瘍マーカーなどの臨床情報を加えることにより、予測モデルを構築を目指す。