3T-MRI頭頸部画像でリンパ節転移の自動診断人工ニューラルネットワークの開発

开发利用 3T-MRI 头颈图像自动诊断淋巴结转移的人工神经网络

• 批准号: 20K16834
• 负责人: 勇内山 大介
• 金额: $ 2.41万
• 依托单位: Tokyo Medical University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K16834/
• 关键词: MRI; 3D-vibe; gradient; 3T-MRI; 頭頸部癌; リンパ節; GRASP; 頭頸部; 人工ニューラルネットワーク

GRASP-vibeの画像を蓄積して画像の質の評価を2名の放射線診断専門医で行ったところ、評価項目の多くで一致率が悪かった(k<0.5)。慣れない画像のために一致率が悪いものと思われた。日常診療で見慣れており、リンパ節のセグメンテーションが比較的容易と思われる、通常のvolumetric interporlated breath-hold examination(vibe)による研究を行うこととした。対象患者は2019年4月1日から2023年3月31日に頭頸部領域の造影MRIを撮影した患者のうち、悪性腫瘍で手術によってリンパ節転移を同定できた患者を対象とした。以下の患者は除外した：手術を行っていない患者、良性疾患の患者、悪性であるが扁平上皮癌でない患者。182名の患者を研究対象とした。リンパ節のautosegmentationはMatlabを用いた困難であり、手作業でリンパ節を抽出することとした。一人当たり20個程度のリンパ節を同定できそうで、3600個程度のリンパ節を評価出来ることが可能と考えている。得られた画像は肉眼的には比較的均一で、リンパ節の同定は容易であり、解析は十分に可能であると期待できる。

GRASP-vibe's image, accumulation, and image, quality, evaluation, and evaluation of two radiological diagnostic specialists, the consistency rate of evaluation items, and the consistency rate (k<0.5). The consistent rate of the image is the same as the picture of the habit. Daily diagnosis and treatment: れており, リンパ节のセグメンテーションが relatively easy, と思われる, usually のvolumetric interporlated breath-hold examination(vibe)による研究を行うこととした. Capture of contrast-enhanced MRI of the head and neck area for patients from April 1, 2019 to March 31, 2023 The patient's shadow is the same, and the surgery for the tumor is the same as the patient's surgery. The following patients are excluded: patients who have undergone surgery, patients with benign diseases, and patients with squamous cell carcinoma. 182 patients were studied in the study.リンパ节のautosegmentationはMatlabを用いたdifficultyであり、handworkでリンパsectionをdraw out theすることとした. One person can be a 20-level のリンパ节を同定できそうで, and a 3,600-level のリンパをreview 価出了ることがpossible test えている. The image of the image is relatively uniform with the naked eye, the same resolution of the Rinno knot is easy, and the analysis is very possible, and the expectation is very high.