2019 Fiscal Year Research-status Report
テクスチャ解析を用いた縦隔腫瘍の新たな画像診断法の確立
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18K07762
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| Research Institution | Nagoya City University |
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Principal Investigator |
小澤 良之 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 准教授 (90569005)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
原 眞咲 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 高度医療教育研究センター教授 (50244562)
奥田 勝裕 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 准教授 (50529170)
中川 基生 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 講師 (60590982)
下平 政史 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 准教授 (60597821)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 縦隔 / テクスチャ解析 / CT |
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| Outline of Annual Research Achievements |
CT画像における病変の特徴量の評価および解釈に必要なファントム結果からは、撮像・再構成パラメータ（1）電流 50ｍAs、100ｍAs、200ｍAs、2）再構成スライス厚：1ｍｍ厚、3ｍｍ厚、5ｍｍ厚、3）再構成関数：肺および縦隔）に伴うテクスチャ情報への影響は、形状に関しては安定していたが、内部性状に関しては、テクスチャ情報（kurotsis、skewness、contrast、energy、homogeneity、entropy、average、standard deviation）はパラメータにより変化が認められ、その中でもmAs、スライス厚の影響はあるものの、再構成関数によりいずれのテクスチャ情報においても数値の変化が大きかった。特に entopy、averageでは水・ゼラチン水の間の数値差が肺野関数により拡大していた。テクスチャ解析におけるパラメータのうち、skewnessがプラス値であること、entropy、kurtosis、contrastやstandard deviationが上昇することは、それぞれ内部性状の不均一性を示唆することが報告されており、腫瘍性病変の画像上の良・悪性の鑑別にも重要な追加情報を与えることが期待される。これらの情報とファントム研究の検討結果を踏まえ、現在収集されている胸腺腫をはじめとした前縦隔腫瘍や嚢胞性病変などの縦隔病変症例につき今後テクスチャ解析と解釈を行っていく予定である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
画像解析法の安定化のための基本手技につき調整に時間を要したが、臨床画像データ準備も終了し、今後データ解析予定である。
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| Strategy for Future Research Activity |
近年発表されたradiomicsに関する論文から得た知見を用いて、実際の縦隔病変における鑑別法への応用とその有用性の確認を引き続き進めていく予定である。
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| Causes of Carryover |
理由：臨床データ解析準備態勢を整えるのに時間を要したこと。参加研究会・学会の多くの延期・中止があったこと。
使用計画：今後の解析態勢のさらなる確立のために使用。解析データ発表のために使用。
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