• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2021 年度 実施状況報告書

EOB-MRIとディープラーニングを用いたHCC切除後の予後予測システムの確立

研究課題

研究課題/領域番号 21K07647
研究機関熊本大学

研究代表者

中川 雅貴  熊本大学, 大学院生命科学研究部(医), 特定研究員 (30771125)

研究分担者 山下 洋市  熊本大学, 大学院生命科学研究部(医), 准教授 (00404070)
川上 史  熊本大学, 病院, 特任助教 (40565678)
三上 芳喜  熊本大学, 病院, 教授 (90248245)
中浦 猛  熊本大学, 大学院生命科学研究部(医), 准教授 (90437913)
研究期間 (年度) 2021-04-01 – 2024-03-31
キーワード人工知能
研究実績の概要

肝細胞癌(Hepatocellular carcinoma:HCC)切除後の予後にはHCCの進行度・悪性度、肝予備能、残存肝容積など複雑な要素が影響しており、一般には術前にHCC術後の予後を推定するのは困難であった。プリモビスト(EOB)-MRIは肝腫瘍のステージングに広く用いられているが、近年では肝容積のvolumetoryや肝予備能推定へ応用できる事も報告されている。また、腫瘍の予後予測に機械学習を導入する研究が近年盛んに行われており、従来の予後予測システムよりも優れた結果が多数報告されている。近年注目されている機械学習の一種であるDeep Learningは画像データそのものを学習データとして扱う事が可能であり、応用範囲が大きく広がっている。本研究の目的は「切除肝におけるEOB-MRI画像を入力パラメータとするDeep learningを用いたHCCの予後予測システムの確立」である。
今年度は症例収集を行った。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

非常に多数の症例が必要なため、カルテ・PACSなどから画像データおよび予後データを収集していった。現時点では実際の機械学習を行えるだけの症例数は集めることができなかった。

今後の研究の推進方策

今年度中には症例の収集を終了し、様々なモデルの比較を行う予定である。

次年度使用額が生じた理由

今年度はコロナの流行もあり、学会出張などができなかった。来年度以降に機器の購入や英文校正などを行う予定である。

URL: 

公開日: 2022-12-28  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi