頭頸部癌の個別化医療に向けた腫瘍特性の非侵襲的画像化と人工知能解析の融合

2023 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 21K07558
• 研究機関: 北海道大学
• 研究代表者: 藤間 憲幸 北海道大学, 大学病院, 講師 (80431360)
• 研究分担者: 本間 明宏 北海道大学, 医学研究院, 教授 (30312359)
• 研究期間 (年度): 2021-04-01 – 2024-03-31
• キーワード: 深層学習 / MRI / 頭頸部癌

研究実績の概要

本研究の第一段階である頭頸部扁平上皮癌における腫瘍の機能的情報（細胞増殖能および低酸素領域）の非侵襲的な画像化は、MRIによる多b値の拡散強調像の信号情報およびamido proton transfer（APT）イメージングにより得られる腫瘍のタンパク質代謝情報、さらにはArterial Spin Labeling（ASL）より得られた腫瘍の血流情報をそれぞれ反映させ、機械学習を用いた手法で統一することによって比較的、高い精度にて実現できた。
第二段階としては、これらの情報を深層学習モデルによる解析を行うことで予後予測機能のモデル化を行った。深層学習には学習の効率化のため、既存のイメージデータベースを用いて構築されたモデルによる転移学習で対応した。モデル分類の教師データには患者の原発腫瘍のT-stageや組織学的分化度、化学放射線治療に対する短期的な初期反応（腫瘍の縮小率）を用いて、複合的な要素を勘案したモデル構築を行った。今回、取得した画像情報に対して最適な深層学習ネットワークの種類およびモデル構築に最適なハイパーパラメータを複数回の処理の後に決定し、モデル構築の条件の基盤となるデータを取得した。
第三段階として、実際の患者群を用いて、第二段階において構築した診断モデルがどの程度の精度を持つか、いわゆるバリデーションのための検討を行った。特に化学放射線療法の治療後初期における腫瘍の縮小率に対しては高い診断能を有したが（正診率＝0.91）、現時点で長期予後の予測能は不明であり、今後は長期的な生存率、因子ごとに区分け、細分化したモデル構築および多モデルの統合などが必要であろうと予想された。

研究成果

• [雑誌論文] Diagnosis of skull-base invasion by nasopharyngeal tumors on CT with a deep-learning approach (2024)
  • 著者名/発表者名: Nakagawa Junichi、Fujima Noriyuki、Hirata Kenji、Harada Taisuke、Wakabayashi Naoto、Takano Yuki、Homma Akihiro、Kano Satoshi、Minowa Kazuyuki、Kudo Kohsuke
  • 雑誌名: Japanese Journal of Radiology 巻: - ページ: -
  • DOI: 10.1007/s11604-023-01527-7
  • 査読あり
• [雑誌論文] Utility of Echo Planar Imaging With Compressed Sensing-Sensitivity Encoding (EPICS) for the Evaluation of the Head and Neck Region (2024)
  • 著者名/発表者名: Hirano Yuya、Fujima Noriyuki、Ishizaka Kinya、Aoike Takuya、Nakagawa Junichi、Yoneyama Masami、Kudo Kohsuke
  • 雑誌名: Cureus 巻: - ページ: -
  • DOI: 10.7759/cureus.54203
  • 査読あり
• [雑誌論文] Non-Gaussian model-based diffusion-weighted imaging of oral squamous cell carcinoma: associations with Ki-67 proliferation status (2023)
  • 著者名/発表者名: Shima T, Fujima N, Yamano S, Kameda H, Suzuka M, Takeuchi A, Kinoshita Y, Iwai N, Kudo K, Minowa K
  • 雑誌名: Oral Radiology 巻: 39 ページ: 661-667
  • DOI: 10.1007/s11282-023-00682-x
  • 査読あり
• [雑誌論文] Current State of Artificial Intelligence in Clinical Applications for Head and Neck MR Imaging (2023)
  • 著者名/発表者名: Fujima Noriyuki、Kamagata Koji、Ueda Daiju、Fujita Shohei、Fushimi Yasutaka、Yanagawa Masahiro、Ito Rintaro、Tsuboyama Takahiro、Kawamura Mariko、Nakaura Takeshi、Yamada Akira、Nozaki Taiki、Fujioka Tomoyuki、Matsui Yusuke、Hirata Kenji、Tatsugami Fuminari、Naganawa Shinji
  • 雑誌名: Magnetic Resonance in Medical Sciences 巻: 22 ページ: 401～414
  • DOI: 10.2463/mrms.rev.2023-0047
  • 査読あり
• [雑誌論文] Multiparametric machine learning algorithm for human papillomavirus status and survival prediction in oropharyngeal cancer patients (2023)
  • 著者名/発表者名: Fazelpour Sherwin、Vejdani‐Jahromi Maryam、Kaliaev Artem、Qiu Edwin、Goodman Deniz、Andreu‐Arasa V. Carlota、Fujima Noriyuki、Sakai Osamu
  • 雑誌名: Head Neck 巻: 45 ページ: 2882～2892
  • DOI: 10.1002/hed.27519
  • 査読あり / 国際共著
• [雑誌論文] Improvement of image quality in diffusion-weighted imaging with model-based deep learning reconstruction for evaluations of the head and neck (2023)
  • 著者名/発表者名: Fujima Noriyuki、Nakagawa Junichi、Kameda Hiroyuki、Ikebe Yohei、Harada Taisuke、Shimizu Yukie、Tsushima Nayuta、Kano Satoshi、Homma Akihiro、Kwon Jihun、Yoneyama Masami、Kudo Kohsuke
  • 雑誌名: Magnetic Resonance Materials in Physics, Biology and Medicine 巻: - ページ: -
  • DOI: 10.1007/s10334-023-01129-4
  • 査読あり