| 研究課題/領域番号 |
20K16780
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
倉田 靖桐 京都大学, 医学研究科, 助教 (40836178)
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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 | endometrial cancer / deep learning / segmentation / MRI |
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| 研究実績の概要 |
MRI上での子宮体癌の自動セグメンテーションに関して、国際学会（2021 ISMRM & SMRT Annual Meeting & Exhibition）で口頭発表を行った。同内容について、国内商業誌 (Innervision 36(9) 2021年)での報告依頼があり、承諾して報告した。また、同内容に MRI上での radiomics featuresの再現性確認を追加した内容を論文として報告した。(Scientific reports 11(1) 19124-19124 2021年9月27日)
深層学習を用いて、MRI上での子宮体癌の深部筋層浸潤の有無を判定するプログラムを作成し、国際学会（Computer Assisted Radiology and Surgery 2022）に採択され発表予定である。
平行して、腫瘍セグメンテーションの手法を膀胱癌に拡張した実験を行い、日本医学放射線学会 2022および国際学会（2022 ISMRM & SMRT Annual Meeting & Exhibition）に採択され発表予定である。
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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
腫瘍のセグメンテーションや病期診断のためのプログラムの汎化性能向上に難渋した。
プログラム上の工夫（augmentationnなど）に加えて、症例数の追加、他施設で撮像された画像の使用なども重要と考えられる。平行して行っている膀胱癌の研究にておいて複数施設の画像を用いて汎化性能向上の程度を確認している。
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| 今後の研究の推進方策 |
研究実績の概要に記載した、国内、国際学会における発表を行い論文作成を行う。
子宮体癌、頸癌の病期判定に加えて、子宮悪性腫瘍の質的判断に関する他施設研究が開始されており、対象症例を収集中である。プログラムの概要や解析手法についてはある程度確立されているので、症例が集まり次第解析に取り組むことが可能と考えている。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナ関連で学会がオンライン開催になった。
ひとつの論文完成のタイミングが3月末になり英文校正などが次年度送りになった。
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