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

利用EOB-MRI和深度学习建立HCC切除术后预后预测系统

• 批准号: 21K07647
• 负责人: 中川 雅貴
• 金额: $ 1.83万
• 依托单位: Kumamoto University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K07647/
• 关键词: 人工知能; EOB-MRI; HCC

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。 昨年度に引き続き今年度も症例収集を行った。今回の検討は予後評価であり、外科Drの協力のもの、手術症例の予後についての追跡調査を行ってもらった。また、放射線科ではMRI画像の収集を行った。現在、ラベリングを行っており、終了次第、予後予測モデルを作成中である。また、この研究の過程で得られた成果を「第43回九州肝臓外科研究会」で「Machine learningを用いたCT画像解析による肝細胞癌の悪性度予測 - 九州肝臓外科研究会共同研究 -」として発表している。

HCC (Hepatocellular carcinoma, HCC) after resection after の to に は HCC の · 悪 sex degrees, liver can reserve, residual liver volume な ど complex 雑 が な elements affect し て お り, general に は preoperative に HCC after postoperative の to presumption を す る の は difficult で あ っ た. プ リ モ ビ ス ト (EOB) - MRI は liver abscess were swollen の ス テ ー ジ ン グ に hiroo く with い ら れ て い る が, recent で は liver volume の volumetory や liver reserve can push on へ 応 with で き る matter も report さ れ て い る. ま た, swollen sores の to be after に rote learning を import す が る research in recent years, sheng ん に line わ れ て お り, 従 の to be after シ ス テ ム よ り も optimal れ た results が most reports さ れ て い る. Attention in recent years さ れ て い る mechanical Learning の で あ る Deep Learning は portrait デ ー タ そ の も の を Learning デ ー タ と し て Cha が う things may で あ り, 応 van 囲 が big き く hiroo が っ て い る. Purpose this study の は "resection of liver に お け る EOB portraits - MRI を パ into force ラ メ ー タ と す る Deep learning を with い た HCC after の to be シ ス テ ム の established" で あ る. For the previous year, に cited 続 続. For this year, the collection of common cases を rows った. Beg は to review after the premieres の 検 価 で あ り, surgical Dr の together の も の cases, surgery after の to に つ い て の line tracing investigation を っ て も ら っ た. Youdaoplaceholder0, radiology department で で MRI image, radiological collection を row った. Now, ラベリ グを グを グを is in line with ってお ラベリ, the final sequence, and the subsequent pre-test モデ を を in the process of である. ま た, こ の で doing research の ら れ た results を "43 back to kyushu routine liver surgery studies" で "Machine learning を with い た CT picture resolution に よ る hepatocellular carcinoma の 悪 degree is crucial to measure - kyushu liver surgical research joint research -" と し て 発 table し て い る.

项目成果

Machine learningを用いたCT画像解析による肝細胞癌の悪性度予測 - 九州肝臓外科研究会共同研究

利用机器学习的CT图像分析预测肝细胞癌的恶性程度 - 九州肝脏外科研究会联合研究

• 发表时间: 2023
• 作者: 木下翔太郎;中浦猛 など
• 通讯作者: 中浦猛 など