超高精細形態画像と機能画像の統合解析による早期肺癌の次世代予後予測モデルの確立

本研究では、肺癌症例の膨大な画像・手術・病理データを活用し、浸潤性・予後に関連する超高精細CT、MRI、PETによる新たなバイオマーカー構築を探索し、これらを統合的に解析することで早期肺癌の予後予測の精度向上、次世代の肺癌病期分類改訂に貢献することを目的としている。名古屋大学医学部附属病院に超高精細CTが導入された2019年11月から2022年4月にかけて肺癌症例の超高精細CTを収集した。令和4年度はれまでの画像診断では診断が難しかった胸壁浸潤癌についてその超高精細CT画像所見を検討するため、胸膜・胸壁と接する77症例を選択し、その超高精細CT所見を検討した。その結果、胸壁に存在する肋間動脈由来の血管が腫瘍に分布する所見が認められた場合、胸壁浸潤癌である可能性が高いことを見いだした。この結果を2023年2月に開催された日本医学放射線学会第172回中部地方会で報告した。またPET/CT、従来型高精細CT、マイクロCTについて画像・臨床データベースから抽出し、それらがTNM分類や予後に与える影響についてレトロスペクティブな解析を行っている。Deep Learningを研究手法に取り入れ、5mm厚のcovnentional CT画像から0.6mm厚の高精細3次元CT画像を再構成する人工知能(AI)を開発した。このAIを使うと原発性肺癌のTNM分類のT因子に採用されている充実成分径について、空間分解能の低い5mm厚のCT画像においても高精細CT並みに計測できることを明らかにした。本研究の原著論文について英文雑誌に投稿中である。超高精細CTによる胸壁浸潤癌の診断についてデータ収集が終了し、解析結果を第14回呼吸機能イメージング研究会、日本医学放射線学会第172回中部地方会、第82回日本医学放射線学会総会で口演発表を行った。

本研究では、肺癌症例の膨大な画像・手術・病理データを活用し、浸潤性・予後に関連する超高精細CT、MRI、PETによる新たなバイオマーカー構築を探索し、これらを統合的に解析することで早期肺癌の予後予測の精度向上、次世代の肺癌病期分類改訂に貢献することを目的としている。名古屋大学医学部附属病院に超高精細CTが導入された2019年11月から2022年4月にかけて肺癌症例の超高精細CTを収集した。令和4年度はれまでの画像診断では診断が難しかった胸壁浸潤癌についてその超高精細CT画像所見を検討するため、胸膜・胸壁と接する77症例を選択し、その超高精細CT所見を検討した。その結果、胸壁に存在する肋間動脈由来の血管が腫瘍に分布する所見が認められた場合、胸壁浸潤癌である可能性が高いことを見いだした。この結果を2023年2月に開催された日本医学放射線学会第172回中部地方会で報告した。またPET/CT、従来型高精細CT、マイクロCTについて画像・臨床データベースから抽出し、それらがTNM分類や予後に与える影響についてレトロスペクティブな解析を行っている。Deep Learningを研究手法に取り入れ、5mm厚のcovnentional CT画像から0.6mm厚の高精細3次元CT画像を再構成する人工知能(AI)を開発した。このAIを使うと原発性肺癌のTNM分類のT因子に採用されている充実成分径について、空間分解能の低い5mm厚のCT画像においても高精細CT並みに計測できることを明らかにした。本研究の原著論文について英文雑誌に投稿中である。超高精細CTによる胸壁浸潤癌の診断についてデータ収集が終了し、解析結果を第14回呼吸機能イメージング研究会、日本医学放射線学会第172回中部地方会、第82回日本医学放射線学会総会で口演発表を行った。