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MRI‐US融合ガイド下前立腺標的生検を用いた前立腺癌の治療前悪性度評価法の確立

MRI-US融合引导前列腺靶向活检前列腺癌治疗前恶性程度评估方法的建立

基本信息

批准号：
19K08109
负责人：
玉田勉
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Kawasaki Medical School
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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

MRI‐US融合画像ガイド下前立腺標的生検後に前立腺全摘術が施行された110症例を対象に解析した。生検における指標（標的生検のグリーソンスコア（GS）、系統的生検のGS）、臨床的な指標（年齢、PSA、PSA densityなど）およびマルチパラメトリックMRIから得られる指標（被膜外浸潤の有無、PI-RADSのT2強調像スコア、拡散強調像スコア、造影効果やみかけの拡散係数（ADC）など）を各症例から集めた。そして悪性度の識別、すなわちGS≦3＋4とGS≧4＋3の識別能を単変量解析で評価した。その結果、標的生検のGSが最も識別能が高かった（AUC=0.85）。単変量解析において識別能が高かった5つの指標（標的生検のGS、系統的生検のGS、PI-RADSのT2強調像スコア、臨床T staging、被膜外浸潤の有無）を用いて機械学習（Python with Orange）を行った。その結果、機械学習の解析に用いた5つのモデルの中のNeural Networkにおいて最も高い識別能を示し、AUCは0.99まで増加した。今年度の解析において治療前の前立腺癌の悪性度の予測においては、MRI‐US融合画像ガイド下前立腺標的生検におけるGSにMRIから得られる複数の指標を機械学習（AI（人工知能））を用いて組み合わせることによって高い識別能を取得することができることが示唆された。

MRI-US fusion imaging was performed in 110 patients with postnatal anterior adenectomy. Health indicators (GS), GS), clinical indicators (age, PSA, PSA density), MRI indicators (presence or absence of extracapsular infiltration, PI-RADS T2 enhancement, dispersion enhancement, contrast effect dispersion coefficient (ADC)), etc. The identification of the degree of specificity, GS = 3+4 and GS = 4+3, is evaluated by the quantitative analysis. The highest recognition ability of GS (AUC=0.85) was obtained. 5 indicators (GS of the target, GS of the system, T2 of PI-RADS, presence or absence of extracapsular infiltration) are used for machine learning (Python with Orange). The results showed that the highest recognition ability in the Neural Network was obtained and AUC increased by 0.99 in the analysis of mechanical learning. This year's analysis of pre-treatment prostate cancer in the prediction of the degree of disease, MRI-US fusion imaging, lower prostate cancer in the production of the disease, MRI, a number of indicators, machine learning (AI), using the combination of high recognition ability to obtain, and so on.