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Development of a Deep Learning Model for Accurate Staging of Lung Cancer from Preoperative Images

开发深度学习模型，根据术前图像对肺癌进行准确分期

基本信息

批准号：
21K15799
负责人：
菅原暖斗
金额：
$ 2.5万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2023-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の目的は深層画像モデルを応用することにより、これまで肺癌の術前画像による病期診断で問題となりやすかった点を克服し、より高精度に病期診断が可能なモデルの開発を試みることである。本研究では、初年度にトレーニングデータと教師データを収集し、Neural networkの作成に取り掛かる予定であった。しかし、当初予定していた肺癌のT因子の予測や、胸膜浸潤の有無を診断する予測は比較的高精度の先行研究が発表されたため、その結果を踏まえさらに発展的な肺癌の病期診断を可能とするモデルの作成を検討することにした。既存のモデルよりもより高い精度でT因子を予測する際に、腫瘍そのものだけではなく背景肺の状態が交絡因子になると予測されたため、まずは喫煙歴の有無によって初期の腺癌の画像所見がどのように変化するかを調査した。喫煙者に発生した初期の肺腺癌は、非喫煙者に発生する初期の肺癌よりも内部のCT値が低い傾向があり、病理学的な浸潤径とCT上の浸潤径の相関が悪いことが判明した。また、これまでのDeep learningモデルによる肺癌診断は、主に腺癌を対象とした論文が多く、扁平上皮癌を対象としたものは少なかった。そのため、扁平上皮癌を対象とし、CT上でどのような画像所見がみられるかを検討した。扁平上皮癌は肺腺癌と違い、その成長過程でCT上の画像所見が大きくことなり、特に初期の扁平上皮癌はより多彩な画像所見を示すことが判明した。これらの検討により、特に喫煙者で気腫肺が強い際に発生する肺癌は、放射線科医による病期診断や予後予測が現状では困難であることがわかった。このため、これらの病変を現状よりも高い精度でT因子や予後予測が可能となるモデルの作成を試みているが、研究者の海外異動により研究継続が困難となったため、本研究を中断することとなった。

The purpose of this study is to overcome the problems of preoperative imaging of lung cancer and to make it possible to diagnose lung cancer with high accuracy. In this study, the first year of the study, the teacher's data collection, the selection of Neural network, was determined. The prediction of T factor of lung cancer and the prediction of pleural invasion are discussed in detail. The presence or absence of the tumor in the early stages of adenocarcinoma was investigated when the tumor was detected. The correlation between the CT value of lung adenocarcinoma in early stage of development in smokers and that in early stage of development in non-smokers was identified. The diagnosis of lung cancer is based on the diagnosis of squamous cell carcinoma. Sōnota, squamous cell carcinoma, and what you can see in the portrait of on CT are still unknown. Squamous cell carcinoma and lung adenocarcinoma are seen on CT images, especially in the early stages of squamous cell carcinoma. It is difficult to diagnose lung cancer in radiologists and to predict the future. This study was interrupted by a high precision T factor and a low probability T factor.