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

超高清形态学图像与功能图像综合分析建立新一代早期肺癌预后预测模型

• 批准号: 19K08149
• 负责人: 岩野 信吾
• 金额: $ 2.75万
• 依托单位: Nagoya University
• 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
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19K08149/
• 关键词: 超高精細CT撮影; 原発性肺癌; PET/CT; 機能画像; 人工知能; 胸壁浸潤癌; 肺癌; FDG-PET; 超高精細CT

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。

This study で は, lung cancer cases の swelled な portraits, surgery, pathologic デ ー タ を use し, invasive to after に masato even す る ultra fine CT, MRI and PET に よ る new た な バ イ オ マ ー カ ー build を exploring し, こ れ ら を integrative に parsing す る こ と で early lung cancer after の to be の up stage, next generation の lung disease classification precision re-edit に contribution Youdaoplaceholder0 て とを purpose と て る る る. Hospital Affiliated to Nagoya University School of Medicine に ultra-high precision CTが introduction された November 2019 ら April 2022 に けて けて a case of lung cancer <s:1> ultra-high precision CTを published in た. Make and 4 year は れ ま で の portrait diagnose で が は diagnosis difficult し か っ た chest wall infiltrating carcinoma に つ い て そ の ultra fine CT picture can see を beg す 検 る た め, pleura, chest wall と す る 77 cases を sentaku し, そ の ultra fine CT can see を beg し 検 た. そ の result, chest wall に す る intercostals arteries origin の vascular が swollen sores に distribution す る seen が recognize め ら れ た occasions, chest wall infiltrating carcinoma で あ likely が る い こ と を see い だ し た. The <s:1> result of を in February 2023, に issued a request for the された report of the 172nd Chubu Regional Meeting of the Japan Society of Medical Radiology で report た た. ま た PET/CT, 従 to high fine CT, マ イ ク ロ CT に つ い て portraits, clinical デ ー タ ベ ー ス か ら spare し, そ れ ら が TNM classification after や to に and え る influence に つ い て レ ト ロ ス ペ ク テ ィ ブ な parsing line を っ て い る. Deep Learningを research methods に take に into れ, 5mm thick <s:1> virtual CT image ら0.6mm thick <s:1> high-precision 3D CT image を, and then form する artificial intelligence (AI)を to develop た. こ の AI を make う と original 発 の sex lung cancer TNM classification の T factor に using さ れ て い る be filling ingredients diameter に つ い て, low space decomposition can の い 5 mm thick の CT picture に お い て も high fine CT and み に measuring で き る こ と を Ming ら か に し た. This study is based on the original paper に, に, て, て, and is being submitted to the 雑 journal に at である. Ultra fine CT に よ る chest wall の infiltrating carcinoma diagnosis に つ い て デ ー タ 収 set が し, analytic results を 14 back to the end of respiratory function イ メ ー ジ ン グ research society, Japan medical radiation 172 back to the central place, back to Japan 172 medical radiation will learn 総 で mouth play 発 table line を っ た.

项目成果

Measurement of Solid Size in Early-Stage Lung Adenocarcinoma by Virtual Thin-Section CT-applied Artificial Intelligence

通过虚拟薄层 CT 应用人工智能测量早期肺腺癌的实性大小

• 发表时间: 2022
• 作者: Shingo Iwano;Shinichiro Kamiya;Rintaro Ito;Akira Kudo;Yoshiro Kitamura;Keigo Nakamura;Shinji Naganawa
• 通讯作者: Shinji Naganawa

胸壁浸潤癌の超高精細CT所見の検討

胸壁浸润性癌的超高清CT检查

• 发表时间: 2023
• 作者: 岩野信吾;伊藤倫太郎;神谷晋一朗;中村彰太;芳川豊史;長縄慎二
• 通讯作者: 長縄慎二

AIによる肺癌のCT画像の高精細化

使用 AI 的肺癌高清 CT 图像

• 发表时间: 2022
• 作者: 岩野信吾;神谷晋一朗;伊藤倫太郎;工藤彰;北村嘉郎;中村佳児;長縄慎二
• 通讯作者: 長縄慎二

Postoperative recurrence of clinical early-stage non-small cell lung cancers: a comparison between solid and subsolid nodules

• DOI: 10.1186/s40644-019-0219-3
• 发表时间: 2019-06-07
• 期刊: CANCER IMAGING
• 影响因子: 4.9
• 作者: Iwano, Shingo;Umakoshi, Hiroyasu;Naganawa, Shinji
• 通讯作者: Naganawa, Shinji

小型胸壁浸潤癌の胸部CT所見

小胸壁浸润癌的胸部CT表现

• 发表时间: 2023
• 作者: 岩野信吾;伊藤倫太郎;神谷晋一朗;中村彰太;芳川豊史;長縄慎二
• 通讯作者: 長縄慎二