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肝腫瘍画像診断の標準化法における病理組織学的根拠の確立とテクスチャ解析の応用

组织病理学基础的建立及纹理分析在肝脏肿瘤图像诊断标准化方法中的应用

基本信息

批准号：
19K21270
负责人：
五十嵐紗耶
金额：
$ 1.58万
依托单位：
Kanazawa University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

2009年から2015年の期間に当院において外科的切除された未加療の肝腫瘍症例のうち、CT、EOB-MRIを術前に施行された177症例（肝細胞癌147例、肝細胞癌以外の悪性腫瘍23例、良性病変7例）を集積し検討することとした。3名の放射線診断医（うち2名は放射線診断専門医）がそれぞれ独立して肝腫瘤のCT/MRI画像に対して、現在北米で普及され始めている診断基準（LI-RADS）で使用されている画像所見項目（Major feature、Ancillary feature）を中心に評価し、コンセンサスを図った後、検討した。さらに肝腫瘍の病理組織学標本（HE染色標本、鍍銀標本など）に対し、病理組織学的診断、腫瘍被膜の有無、被膜浸潤の有無などを組織学的に評価し、画像所見との比較検討を追加した。また、副次的な検討として、個々の画像所見による肝細胞癌の診断能の評価も追加。LI-RADSによるカテゴリー評価による診断能との比較検討を行った。現在は、既存の診断基準項目には含まれない新たな画像評価項目を検討すべく、異なる視点からの画像評価、組織学的評価を検討を加えている。今後は組織採取前の診療で採取された肝腫瘍マーカー値や、肝腫瘍患者の検査値など臨床的評価を検討。最終的に総合解析；個々の画像所見に対するテクスチャ解析の評価（単変量解析、多変量解析）をおこない、テクスチャ解析結果と病理所見を比較検討する予定である。

During the period of 2009 to 2015, the patients who underwent surgical excision in our hospital did not undergo the treatment of liver cancer. CT and EOB-MRI were performed in the pre-treatment period (147cases of liver cancer, 23 cases of non-cellular liver cancer, and 7 cases of benign disease). Three doctors were cut off by radiology (2 doctors), and the CT/MRI portraits of liver tumors were independently treated. Now, in the north of the country, the items (Major feature, Ancillary feature) seen in the portraits (Major feature, Ancillary feature) were used in the north of the country. The histopathology of the liver was marked by HE staining, the histopathology was broken, the capsule was found, the capsule was immersed, the histology of the liver was stained, and the pictures were compared. The cancer of the liver cell carcinoma seen in the portraits of the baby, the second and the second can not be added. LI-RADS, please do not know how to cut off the energy level. At present, the existing basic project contains information about the new image, the image. In the future, the tissue will learn from the liver, the liver, and the patients with the liver. The most complex analysis; the two images seen in the portrait were used to analyze the data (quantitative analysis, multi-quantitative analysis). The results of the pathological analysis were compared with those of the pathology.