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2022 Fiscal Year Annual Research Report

Use of digital PET and deep learning for simultaneous quantification of tumor blood flow and metabolism from FDG PET

Research Project

Project/Area Number 20K08015
Research InstitutionHokkaido University

Principal Investigator

平田 健司  北海道大学, 医学研究院, 准教授 (30431365)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 竹内 啓  北海道大学, 医学研究院, 助教 (30374515)
真鍋 治  東京医科歯科大学, 医学部附属病院, 特任助教 (40443957)
久下 裕司  北海道大学, アイソトープ総合センター, 教授 (70321958)
Project Period (FY) 2020-04-01 – 2023-03-31
Keywords核医学 / FDG-PET/CT / 糖代謝 / 血流 / deep learning / deep neural network
Outline of Annual Research Achievements

ブドウ糖類似体であるF-18 fluorodeoxyglucose (FDG)とポジトロン断層法(PET)により糖代謝分布画像が得られる。FDG投与直後から連続撮影した画像は原理的には血流の情報を含むが、PETの空間分解能の低さ、arterial input function (AIF)取得の困難さ等のため、臨床使用には至っていない。腫瘍血流情報はdrug deliveryや治療効果判定に重要と考えられる。本研究では新技術(半導体PETとdeep neural network (DNN))を導入することで、FDGによる腫瘍の糖代謝・血流の同時定量を目指した。半導体PETの高い空間分解能は小血管からのAIF取得に有用で、DNNは血流を直接予測する回帰器となりうる。O-15標識水PETの測定値を血流のgold standardとし、1回のFDG PET撮影で糖代謝と血流を同時定量することを目指した。研究期間内には、まずO-15標識水のPETデータをUCLAの研究者とともに解析し、肺血流の定量値を得ることに成功し、腫瘍血流定量につながる成果が得られた。また、FDG PETのSUVmaxを病変の識別子として使用するためのPOCを取得し、過去画像とレポートの組からなる膨大なデータを効率よく教師データ化する手法の実用化への臨床研究を開始した。さらに、DNNの一種であるconvolutional neural network (CNN)を用いて乳癌の腋窩リンパ節転移を予測するシステムを開発し、このAIシステムを専門医が利用すると診断精度の向上が認められた。これらに加えて、半導体PET画像の空間分解能を落とした画像を入力に、もとの高分解能画像を出力として超解像CNNを構築した。臨床研究として甲状腺癌の代謝体積(MTV)を臓器別に算出し、これを予後予測に用いる数理モデルの構築も達成した。

  • Research Products

    (9 results)

All 2023 2022 Other

All Journal Article (4 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results,  Peer Reviewed: 4 results,  Open Access: 2 results) Presentation (2 results) (of which Int'l Joint Research: 2 results,  Invited: 1 results) Book (1 results) Remarks (2 results)

  • [Journal Article] Four-dimensional quantitative analysis using FDG-PET in clinical oncology2023

    • Author(s)
      Tamaki Nagara、Hirata Kenji、Kotani Tomoya、Nakai Yoshitomo、Matsushima Shigenori、Yamada Kei
    • Journal Title

      Japanese Journal of Radiology

      Volume: - Pages: -

    • DOI

      10.1007/s11604-023-01411-4

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Artificial intelligence for nuclear medicine in oncology2022

    • Author(s)
      Hirata Kenji、Sugimori Hiroyuki、Fujima Noriyuki、Toyonaga Takuya、Kudo Kohsuke
    • Journal Title

      Annals of Nuclear Medicine

      Volume: 36 Pages: 123~132

    • DOI

      10.1007/s12149-021-01693-6

    • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
  • [Journal Article] Effect of radioactivity outside the field of view on image quality of dedicated breast positron emission tomography: preliminary phantom and clinical studies2022

    • Author(s)
      Satoh Yoko、Imai Masamichi、Ikegawa Chihiro、Hirata Kenji、Abo Norifumi、Kusuzaki Mao、Oyama-Manabe Noriko、Onishi Hiroshi
    • Journal Title

      Annals of Nuclear Medicine

      Volume: 36 Pages: 1010~1018

    • DOI

      10.1007/s12149-022-01789-7

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] DWI-related texture analysis for prostate cancer: differences in correlation with histological aggressiveness and data repeatability between peripheral and transition zones2022

    • Author(s)
      Tsuruta Chie、Hirata Kenji、Kudo Kohsuke、Masumori Naoya、Hatakenaka Masamitsu
    • Journal Title

      European Radiology Experimental

      Volume: 6 Pages: -

    • DOI

      10.1186/s41747-021-00252-y

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Presentation] Combination of image and its report of FDG-PET/CT to generate probability map of anatomical terms using SUVmax as a bridge between text and image2022

    • Author(s)
      Kenji Hirata, Shiro Watanabe, Junki Takenaka, Rina Kimura, Yuko Uchiyama, Keiichi Magota, Kohsuke Kudo
    • Organizer
      Society of Nuclear Medicine and Molecular Imaging
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] How should nuclear medicine specialists collaborate with AI?2022

    • Author(s)
      Kenji Hirata
    • Organizer
      13th Congress of the World Federation of Nuclear Medicine and Biology
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Book] わかりやすい核医学2022

    • Author(s)
      玉木長良、平田健司、真鍋 治
    • Total Pages
      336
    • Publisher
      文光堂
    • ISBN
      978-4-8306-3764-3
  • [Remarks] Metavolの紹介ページ

    • URL

      https://www.metavol.org/

  • [Remarks] 北海道大学病院医療AI研究開発センターのプロジェクトページ

    • URL

      https://ai.huhp.hokudai.ac.jp/project/

URL: 

Published: 2023-12-25  

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