個別化治療戦略ための子宮内膜癌のMRIテクスチャ解析に基づく診断法の確立

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本年は４年間の計画の２年目であり、解析データの収集の報告を日本磁気共鳴学会で行う予定であったが、まだコロナ禍の状況で不確実であったために実際に発表を行うことが次年度に持ち越しとなった。しかし、MRIだけでの免疫染色が必要にならない、Hematoxilin-eosin染色を利用した分類のデータ解析および評価法はすでに定めており、全予定症例数の約半数である、70症例について評価した。2023年度は、第51回日本磁気共鳴学会（軽井沢）あるいは International Gynecologic Cancer Society 2023でこの結果を発表する予定である。今回の発表は、テクスチャ解析のための領域を抽出するためにpythonのITK snapを利用するが、2D法および3D法があるが、その簡便性から臨床的応用価値の高さから2D法を利用することを決めた。また、機械学習については、least absolute shrinkage and selection operator法を用いて得られたテクスチャ特徴量の変数選択を行い、MRIの各画像および複合モデルでの検討を行っていく予定である。また、モデル選択には、サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、正則化ロジスティック回帰などの中からより良いものを選択していく。毎週月曜日17時から、埼玉医科大学国際医療センターにおいて、放射線科、婦人科腫瘍科、病理診断科でカンファレンスが行われており、研究の進め具合については頻繁に研究責任者及び分担者で会議を行なっている。