超高精細CTの新しい肺癌画像解析法の確立:診断能に寄与する画像因子探索とAI解析

利用超高清CT建立肺癌图像分析新方法:寻找有助于诊断性能和AI分析的图像因素

基本信息

  • 批准号:
    21K07672
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.66万
  • 依托单位:
  • 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

项目摘要

本研究は、面内・体軸方向ともに従来CTの2倍の空間分解能を有する超高精細CTにて撮像した肺癌の画像データから、診断能の向上に役立つ主観的および客観的画像学的因子を探索し、肺癌の的確な診断や治療方針の選択に役立つ画像解析法の確立を目指すことである。具体的な研究項目は、①肺癌の超高精細CT画像所見と病理組織像や遺伝子情報との詳細な対比②超高精細CT画像データを定量解析するための人工知能ベースのソフトウェア開発③病理学的因子、遺伝子因子、予後因子に関連する画像所見および定量因子の究明、の3つである。1. 超高精細 CT 所見の評価および遺伝子の免疫染色を含めた病理学的因子の評価初年度に収集した85例の超高精細CTデータを用いたCT-based radiomics解析を行い、肺腺癌のsubtypeの中で予後不良なもの(micropapillary, solid)との関連性およびPD-L1(programmed cell death1 ligand1)との関連性を機械学習や統計ソフトを用いて検討した。更に、当科に保管されている伸展固定肺を超高精細CTで撮像し、超高精細CT画像と組織像を直接対比し、微細構造の描出能や結節の検出能についても検証を加えた。2. CT画像所見の評価と人工知能の構築超高精細CTデータ、従来CTに相当する画像データ(NRsimulation)を用いて、人工知能の着目部位の検討を行うため、Vision transformerを用いた人工知能解析モデルを構築した他、類似のモデルとしてLIMEの構築も行い、上記の85例において、上皮内癌(AIS)、微少浸潤性腺癌(MIA)、浸潤性腺癌(IVA)の分類と人工知能の診断時の着目部位を視覚化した。
This study aims to explore the imaging and diagnostic factors of lung cancer based on 2-fold spatial resolution energy of in-plane and body axis CT, and to establish the imaging analysis method for lung cancer diagnosis and treatment policy selection. Specific research items include: ① lung cancer ultra-fine CT imaging findings, pathological tissue images, genetic information, detailed comparison; ② ultra-fine CT imaging quantitative analysis; ② artificial knowledge; ③ pathological factors, genetic factors, future factors; correlation between imaging findings and quantitative factors; and thirdly, 1. In the first year, 85 cases of ultra-fine CT findings were collected and analyzed by CT-based radiology. The correlation between PD-L1(programmed cell death1 ligand1) and lung adenocarcinoma subtype was studied by mechanical learning and statistical analysis. In addition, when the department is in custody, the extended fixed lung ultra-high-definition CT imaging, ultra-high-definition CT imaging and tissue imaging can be directly compared, and the fine structure can be described and the nodule can be detected. 2. Evaluation of CT image findings and artificial knowledge to construct ultra-high-resolution CT image data and CT image data (NRsimulation), artificial knowledge of the target site of the study, Vision transformer, artificial knowledge analysis, construction of other, similar to the construction of LIME, 85 cases mentioned above, intraepithelial carcinoma (AIS), minimally invasive adenocarcinoma (MIA), Classification of Invasive Adenocarcinoma (IVA) and Visual Analysis of the Focal Sites in Artificial Intelligence Diagnosis

项目成果

期刊论文数量(23)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
High-Spatial-Resolution CT from Normal-Resolution to Super High-Resolution data: Influence on Pathological Invasiveness Prediction of Lung Adenocarcinoma with Machine-Learning Radiomics Software.
从正常分辨率到超高分辨率数据的高空间分辨率 CT:利用机器学习放射组学软件对肺腺癌病理侵袭性预测的影响。
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Yanagawa M;Moriya H;Sumikawa H;Tsuchiya N;Ohno Y;Iwasawa T;Hata A;Nagatani Y;Tomiyama N.
  • 通讯作者:
    Tomiyama N.
超高精細CTによる胸部画像診断の可能性:肺の解剖学的構造の見え方と肺腺癌診断能への影響
使用超高清 CT 进行胸部影像诊断的可能性:肺部解剖结构如何可视化及其对诊断肺腺癌能力的影响
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Yanagawa M;Hata A;Kikuchi N;Miyata T;Yoshida Y;Yamagata K;Doi S;Ninomiya K;Tomiyama N.;梁川雅弘
  • 通讯作者:
    梁川雅弘
総合診療セミナー(生涯教育・研修医セミナー)「肺癌個別化医療における画像診断」、呼吸器画像診断におけるAIとの付き合い方
全科医疗研讨会(继续教育/培训研讨会)“肺癌个性化医疗中的影像诊断”,如何应对呼吸影像诊断中的AI
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Yanagawa M;Hata A;Kikuchi N;Yoshida Y;Yamagata K;Doi S;Ninomiya K;Ohira R;Tomiyama N.;梁川雅弘;梁川雅弘
  • 通讯作者:
    梁川雅弘
コアセッション1「肺癌個別化医療における画像診断」肺癌の画像診断のためのAI
核心分会一“肺癌个体化医疗中的影像诊断” 肺癌影像诊断的人工智能
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Yanagawa M;Hata A;Kikuchi N;Yoshida Y;Yamagata K;Doi S;Ninomiya K;Ohira R;Tomiyama N.;梁川雅弘
  • 通讯作者:
    梁川雅弘
シンポジウム1 AI 画像診断支援技術:臨床応用の最前線 胸部領域における AI 画像診断支援技術
研讨会1 AI影像诊断支持技术:胸腔AI影像诊断支持技术临床应用前沿
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Yanagawa M;Hata A;Kikuchi N;Yoshida Y;Yamagata K;Doi S;Ninomiya K;Ohira R;Tomiyama N.;梁川雅弘;梁川雅弘;梁川雅弘
  • 通讯作者:
    梁川雅弘
{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

梁川 雅弘其他文献

梁川 雅弘的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

相似国自然基金

HSP90抑制剂改善 KRAS/STK11 共突变肺腺癌抗 PD-L1 免疫治疗原发耐药的机制研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
HOIL-1通过PD-L1调控肺腺癌免疫治疗抵抗的功能与机制研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2025
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
M6A识别蛋白IGF2BP3调控PD-L1 mRNA稳定性促进肺腺癌免疫逃逸的作用及机制研究
  • 批准号:
    LTGY23H160019
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
PILR-α阻断PD-1/PD-L1轴促进肿瘤微环境免疫T细胞浸润治疗肺腺癌的机制研究
  • 批准号:
    2023JJ30980
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
钠钾ATP酶α1选择性诱导PD-L1内吞失活在非小细胞肺腺癌免疫微环境重塑中的生物学机制探索
  • 批准号:
    82373902
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    49 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于高分辨率细胞代谢通讯模型的肺腺癌PD-L1抑制剂耐药机制研究
  • 批准号:
    32360156
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    33.00 万元
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
IL4I1通过JAK-STAT通路调控PD-L1影响肺腺癌免疫逃逸的分子机制研究
  • 批准号:
    2022J01855
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    10.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
孕激素衍生物Org OD 02-0通过mPRα介导下调肺腺癌细胞中PD-L1表达的分子机制及治疗意义
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
CDK1/Yap1/PD-L1信号轴介导EGFR突变肺腺癌放射免疫治疗耐受的机制研究
  • 批准号:
    82172670
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    55 万元
  • 项目类别:
    面上项目
Annexin A1通过IFN-γ通路正向调控PD-L1介导肺腺癌免疫逃逸的机制研究
  • 批准号:
    82172716
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    55 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似海外基金

肺腺癌悪液質に対する運動療法とサイトカイン阻害療法を併用した新規包括治療法の開発
运动疗法与细胞因子抑制疗法相结合治疗肺腺癌恶病质的新综合治疗方法的建立
  • 批准号:
    24K14356
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
癌関連線維芽細胞(CAF)による肺腺癌の脂質代謝制御と悪性化への影響
癌症相关成纤维细胞(CAF)控制肺腺癌的脂质代谢和恶性进展
  • 批准号:
    24K18672
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
CDH17の細胞機能解析と肺腺癌の新規治療標的への応用
CDH17的细胞功能分析及其作为肺腺癌新治疗靶点的应用
  • 批准号:
    24K19083
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
微小乳頭型肺腺癌(MPA)の樹立細胞株MPPt3を用いたMPAの本態性の解明
使用已建立的细胞系 MPPt3 阐明微乳头状肺腺癌 (MPA) 的本质
  • 批准号:
    24H02692
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Encouragement of Scientists
肺腺癌の発生進展に対する全ゲノム重複(WGD: Whole Genome Doubling)の関与
全基因组复制(WGD)参与肺腺癌的发生和进展
  • 批准号:
    24K10104
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
BHLHE41によるフェロトーシス誘導機序解明による新規肺腺癌治療薬の創薬基盤の確立
通过阐明 BHLHE41 的铁死亡诱导机制,建立新型肺腺癌治疗药物发现平台
  • 批准号:
    24K09942
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
肺腺癌のリンパ節転移巣における特定のマクロファージによる癌細胞増殖機構の解明
阐明肺腺癌淋巴结转移中特异性巨噬细胞的癌细胞增殖机制
  • 批准号:
    24K19426
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
肺腺癌から神経内分泌肺癌への形質転換現象に関わる分子基盤の解明
阐明肺腺癌向神经内分泌肺癌转化现象的分子基础
  • 批准号:
    24K10111
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
HNF4α陽性細胞の間質性肺炎関連肺腺癌前駆細胞としての可能性の追求
探索HNF4α阳性细胞作为间质性肺炎相关肺腺癌祖细胞的潜力
  • 批准号:
    24K18406
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
自然肺腺癌モデルマウスの1細胞解析で発見した間葉亜集団の発癌への必須性の解明
通过对天然肺腺癌模型小鼠的单细胞分析发现间充质亚群对致癌作用的重要性的阐明
  • 批准号:
    24K11319
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了