人工知能を用いた新規前立腺MRI診断ソフトによる低侵襲前立腺癌診断システムの構築

利用人工智能新型前列腺MRI诊断软件构建微创前列腺癌诊断系统

• 批准号: 18K16747
• 负责人: 権藤 立男
• 金额: $ 2.16万
• 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: 2018
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2018-04-01 至 2020-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-18K16747/
• 关键词: 前立腺癌; MRI; 人工知能; ＭＲＩ; AI; 前立腺生検

当初の予定通り、前立腺癌と診断され、本研究実施機関である東京医科大学病院で前立腺全摘除術が施行された症例において、前立腺全摘標本の薄切標本を用いて病理医が検鏡し、インクを用いたtumor mapの作成を継続的に行った。一方、患者毎の前立腺全摘術施行前に実施したmultiparametric MRI画像を同施設の放射線画像専門医が後方視的に読影し、患者情報をmaskingした状態で前立腺腫瘍が存在する可能性についてPIRADS version2を用い5段階評価でスコアリングを行った。上記処理を研究開始日から研究中断日まで合計17名の前立腺全摘症例に対し行った。上記病理学処理および画像データ集積は比較的時間を要する工程であるため従来予定していた患者数を得るためにはやや集積速度が遅延する結果となっていた。一方、同時並行で研究実施者が患者の年齢、手術日、手術前因子、病理学的因子などの臨床病理学的因子に関し、prospectiveにデータ収集を行い、患者情報を匿名化した状態でdatabaseに保存した。平成30年度は上記データの収集、蓄積を予定し、合計200例の患者情報、画像情報、病理学的情報を得た後に、他施設へImage Jソフトに取り込み患者情報を匿名化した画像データを送付する方針であったため、画像データの他施設送付などの手配は未施行である。そのため、平成31年度に予定していたmultiparametric MRI画像から得られる工学的parameterの検索、抽出、検討、また工学的parameterと臨床病理学的因子との相関性の統計学的検討、３Dプリンターを用いた前立腺癌モデルの作成、AIを用いた新規MRI画像前立腺癌予測ソフトの作成も未実施である。

At the beginning, the predetermined adenocarcinoma was cut off, and in this study, the total removal of the anterior adenocarcinoma was performed in the hospital of Beijing Medical University, and the complete extraction of the anterior glands was performed. The thin-cut label of this book was made with the pathological medical journal, and the tumor map was used to make the clinical practice. On the one hand, the multiparametric MRI portrait of the patient was used before the operation of the total resection of the anterior standing gland. in the same way, the multiparametric MRI portrait was used to paint the shadow behind the doctor, and the patient was affected by the masking status of the anterior standing gland. there is a possibility that the PIRADS version2 should be used in 5 segments. At the beginning of the study, a total of 17 patients with total resection of the anterior standing gland were enrolled in the study. At the same time when the pathological image collection was compared, it was necessary to determine the number of patients in the image cluster by using the engineering lab to determine the number of patients in the cluster. On the one hand, at the same time, we conducted a simultaneous study on the patient's age, hand date, pre-surgical factors, pathological factors, factors of bed pathology, prospective collection, anonymization of patient information, anonymization of patient status, and database preservation. In Pingcheng, a total of 200 patients' affections, portraits and pathology were collected during the 30-year period. He designed Image J to collect patients' affection, anonymize the patients' affections, anonymize the portraits, and the portraits did not apply to the clients and the portraits. In the year 31 and 31, the predetermined multiparametric MRI portraits were obtained from the parameter images of engineering, the extraction, the extraction, the engineering of parameter, the factors of bed pathology, the factors of bed pathology, the statistical analysis of correlation, the results of 3D imaging, and the results of AI images of orthopedic adenocarcinoma. in addition, the orthopedic adenocarcinomas in front of the images of AI images were made without treatment.