| 研究課題/領域番号 |
20K16834
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| 研究機関 | 東京医科大学 |
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研究代表者 |
勇内山 大介 東京医科大学, 医学部, 講師 (50774056)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | MRI / 3D-vibe / gradient |
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| 研究実績の概要 |
GRASP-vibeの画像を蓄積して画像の質の評価を2名の放射線診断専門医で行ったところ、評価項目の多くで一致率が悪かった(k<0.5)。慣れない画像のために一致率が悪いものと思われた。日常診療で見慣れており、リンパ節のセグメンテーションが比較的容易と思われる、通常のvolumetric interporlated breath-hold examination(vibe)による研究を行うこととした。
対象患者は2019年4月1日から2023年3月31日に頭頸部領域の造影MRIを撮影した患者のうち、悪性腫瘍で手術によってリンパ節転移を同定できた患者を対象とした。以下の患者は除外した：手術を行っていない患者、良性疾患の患者、悪性であるが扁平上皮癌でない患者。
182名の患者を研究対象とした。
リンパ節のautosegmentationはMatlabを用いた困難であり、手作業でリンパ節を抽出することとした。一人当たり20個程度のリンパ節を同定できそうで、3600個程度のリンパ節を評価出来ることが可能と考えている。
得られた画像は肉眼的には比較的均一で、リンパ節の同定は容易であり、解析は十分に可能であると期待できる。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
今後はリンパ節の画像にそれぞれタイトルを付け、良悪の判断を行い、csv形式で一覧化し、これをMatlabで読み込み、training cohortとする。全体の7割をtraining cohortに充てる予定である。非常に地道な作業で、自動で行うことが困難である。このため進捗が非常に遅れている。
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| 今後の研究の推進方策 |
科研費申請時にconvolusional neural networkで研究を行うと記載したが、training cohortが足りない場合にはtransformerという手法で訓練を加速する手法がこの間に開発された。必要に応じてこちらを利用する予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
COVID-19の影響で出張を控えていたため、予定していた国内学会参加をしておらず、資金に余裕が出た。
Matlabの年度使用費、研究結果をまとめて海外学会発表するための旅費として使用する予定である。
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