人工知能を用いた口腔癌頸部リンパ節転移の診断システムの開発

2023 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 20K18668
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分57060:外科系歯学関連
• 研究機関: 岡山大学
• 研究代表者: 小畑 協一 岡山大学, 大学病院, 助教 (80845389)
• 研究期間 (年度): 2020-04-01 – 2024-03-31
• キーワード: 口腔癌 / 頸部リンパ節 / 判別分析 / 予測

研究成果の概要

口腔扁平上皮癌の頸部リンパ節(CLN)への転移は、強い予後不良因子である。手術前に得られる各種画像検査結果、手術後に得られる免疫組織化学染色の結果を用いて、統計学的に評価を行った。術前CTにおけるCLNの短径やCT値、FDG-PET/CTにおける原発巣およびCLNのSUVmax値を用いて、92.2%の判別率でCLN転移を術前に予測可能な判別式を算出した。免疫組織化学染色の結果を組み合わせた判別式では、判別できた症例と比較して判別できなかった症例の方が5年再発率が有意に高かった(p<0.01)。またdeep learningを行い新たな症例を投入したところ、96.0%の症例で同様の結果を得た。

自由記述の分野

口腔外科

研究成果の学術的意義や社会的意義

口腔癌の頸部リンパ節(CLN)転移を評価する手法として、触診とともにCTやMRI、FDG-PET/CT、超音波検査等の画像検査が用いられる。しかし実臨床では、それぞれの検査間でCLNの評価が大きく異なることが散見される。CLN転移があるかないかでは手術の侵襲度が大きく異なるため、術前に正確なCLN評価を行うことが非常に重要である。本研究では90%以上の症例で術前にCLN転移を予測可能で、さらに免疫組織化学染色の結果を組み合わせることで、簡便に予後評価が可能となった。これは口腔癌の診断および治療における大きな進歩である。