再起型ニューラルネットワークとMR画像を用いた頭頸部癌放射線化学療法の予後予測

使用循环神经网络和 MR 图像预测头颈癌放化疗的预后

• 批准号: 21K15814
• 负责人: 冨田 隼人
• 金额: $ 2.75万
• 依托单位: St. Marianna University School of Medicine
• 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 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K15814/
• 关键词: 深層学習; 再起型ニューラルネットワーク; 畳み込み型ニューラルネットワーク; 拡散強調画像; 予後予測; 人工知能; 頭頸部癌; 拡散強調像; 再帰型ニューラルネットワーク; MR; 放射線化学療法

頭頸部癌で放射線治療、放射線化学療法、導入化学療法後の放射線化学療法など根治目的に放射線治療を受け、治療前と治療開始後4週に拡散強調像とapparent diffusion coefficient (ADC) mapを撮像された方を対象とした。一定の条件を設けた切り取り画像の作成と画像内の腫瘍の中心部にdotを置くことで認識可能となった。転移学習させた畳み込み型ニューラルネットワークと治療中の拡散強調像を用いて、治療後の再発はarea under receiver operating characteristics curve (AUC)で0.767であった。高リスク群と低リスク群に分類し、 Log-rankテストを行うと、同手法を用いた治療中の拡散強調像から2年の予後予測であった(P = 0.013)。また、Cox regression解析では深層学習による手法が 2年の予後予測の唯一の因子であることが分かった(P = 0.016)。現在は、治療前と治療中の画像から経過を踏まえた判断をすることができる再起型ニューラルネットワークを用いて、再発および2年の予後予測を解析している最中である。また、腫瘍だけを切り取り、dotを置かない画像を用いて、畳み込み型ニューラルネットワークを使った同様の手法で再発・予後予測の検討を行った。治療開始4週後のdiffusion weighted imaging（DWI）にて再発予測が可能であることが分かった。更なる精度の改善を目指して、パラメーターなどの調整を行っている。

Head and neck cancer で radiotherapy, radiotherapy chemotherapy, radiotherapy chemotherapy after chemotherapy introduction な <s:1> radical cure objective に radiotherapy を receiving け, before treatment と 4 weeks after treatment start に拡 diffusion coefficient of stress image とapparent diffusion coefficient (ADC) mapを pinch image された square を pair と た た. Under certain <s:1> conditions を, assume that けた cut and <e:1> take multiple portraits, <s:1> make a と portrait, the center of the <s:1> abscesses in the portrait にdotを place く く とで とで recognize the possibility となった. Move planning study さ せ た 畳 み 込 み type ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク と treatment の company, scattered with い like を stressed て の 発 again after, treatment は area under receiver operating characteristics curve (AUC) で 0.767 で あ っ た. High リ ス ク group of low と リ ス ク group し に classification, the Log - rank テ ス ト を line う と, with technique を い た treatment の company, scattered stressed like か ら の to be after 2 years で あ っ た (P = 0.013). ま た, Cox regression analytic で は deep learning に よ る gimmick が 2 years after の to be the only の の factor で あ る こ と が points か っ た (P = 0.016). は now, before と の portrait in treatment か ら 経 had tread を ま え た judgment を す る こ と が で き る type back ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク を with い て, again 発 お よ び の to be after 2 years を parsing し て い る in most で あ る. Cut ま た, swollen sores だ け を り take り, dot を か な い portrait を with い て, 畳 み 込 み type ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク を make っ た with others の gimmick で 発 again after, to be の 検 line for を っ た. Four weeks after the start of treatment, <s:1> diffusion weighted imaging (DWI) にて retest が may である とが とが score った った. More な る precision の を refers し て, パ ラ メ ー タ ー な ど の line adjustment を っ て い る.

项目成果

Deep learning approach of diffusion-weighted imaging as an outcome predictor in laryngeal and hypopharyngeal cancer patients with radiotherapy-related curative treatment: a preliminary study

• DOI: 10.1007/s00330-022-08630-9
• 发表时间: 2022-02
• 期刊: European Radiology
• 影响因子: 5.9
• 作者: Hayato Tomita;Tatsuaki Kobayashi;E. Takaya;Sono Mishiro;Daisuke Hirahara;Atsuko Fujikawa;Y. Kurihara;H. Mimura;Yasuyuki Kobayashi

Therapeutic efficacy of selective intraarterial chemoradiotherapy with docetaxel and nedaplatin for human papilloma virus-negative oropharyngeal cancer

• DOI: 10.1016/j.anl.2021.10.014
• 发表时间: 2022-04-15
• 期刊: AURIS NASUS LARYNX
• 影响因子: 1.7
• 作者: Heianna，Joichi;Makino，Wataru;Murayama，Sadayuki
• 通讯作者: Murayama，Sadayuki

Therapeutic efficacy of selective intra-arterial chemoradiotherapy with docetaxel and nedaplatin for fixed bulky nodal disease in head and neck cancer of unknown primary

多西紫杉醇和奈达铂选择性动脉内放化疗治疗原发灶不明的头颈癌固定性大块淋巴结病的疗效

• DOI: 10.1007/s00405-021-07121-9
• 发表时间: 2022
• 期刊: European Archives of Oto-Rhino-Laryngology
• 影响因子: 2.6
• 作者: Heianna Joichi;Makino Wataru;Hirakawa Hitoshi;Agena Shinya;Tomita Hayato;Ariga Takuro;Ishikawa Kazuki;Takehara Shota;Maemoto Hitoshi;Murayama Sadayuki
• 通讯作者: Murayama Sadayuki