| 研究課題/領域番号 |
21K15814
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| 研究機関 | 聖マリアンナ医科大学 |
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研究代表者 |
冨田 隼人 聖マリアンナ医科大学, 医学部, 講師 (90647801)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 深層学習 / 再起型ニューラルネットワーク / 畳み込み型ニューラルネットワーク / 拡散強調画像 / 予後予測 |
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| 研究実績の概要 |
頭頸部癌で放射線治療、放射線化学療法、導入化学療法後の放射線化学療法など根治目的に放射線治療を受け、治療前と治療開始後4週に拡散強調像とapparent diffusion coefficient (ADC) mapを撮像された方を対象とした。一定の条件を設けた切り取り画像の作成と画像内の腫瘍の中心部にdotを置くことで認識可能となった。転移学習させた畳み込み型ニューラルネットワークと治療中の拡散強調像を用いて、治療後の再発はarea under receiver operating characteristics curve (AUC)で0.767であった。高リスク群と低リスク群に分類し、 Log-rankテストを行うと、同手法を用いた治療中の拡散強調像から2年の予後予測であった(P = 0.013)。また、Cox regression解析では深層学習による手法が 2年の予後予測の唯一の因子であることが分かった(P = 0.016)。現在は、治療前と治療中の画像から経過を踏まえた判断をすることができる再起型ニューラルネットワークを用いて、再発および2年の予後予測を解析している最中である。また、腫瘍だけを切り取り、dotを置かない画像を用いて、畳み込み型ニューラルネットワークを使った同様の手法で再発・予後予測の検討を行った。治療開始4週後のdiffusion weighted imaging（DWI）にて再発予測が可能であることが分かった。更なる精度の改善を目指して、パラメーターなどの調整を行っている。
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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
再起型ニューラルネットワークを用いた予後予測に関する研究手法の変更などを行っているため。
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| 今後の研究の推進方策 |
再起型ニューラルネットワークを用いて、再発および2年の予後予測を再度解析する。また、腫瘍だけを切り取り、dotを置かない画像を用いて、畳み込み型ニューラルネットワークを使った同様の手法で再発・予後予測が可能であるかも検討した。制度の改善を図り、論文化する方針である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
本研究に適切かつ高精度な物品の購入が遅れていることとCOVID-19により学会などへの参加ができなかったため。次年度は学会参加などを積極的に行っていく。
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