機械学習と多層検出器CTを用いた食道癌におけるがん周囲微小環境の定量的画像解析
研究課題情報
- 体系的番号
- JP20K08112
- 助成事業
- 科学研究費助成事業
- 資金配分機関情報
- 日本学術振興会(JSPS)
- 研究課題/領域番号
- 20K08112
- 研究種目
- 基盤研究(C)
- 配分区分
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- 基金
- 審査区分/研究分野
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- 小区分52040:放射線科学関連
- 研究機関
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- 九州大学
- 研究期間 (年度)
- 2020-04-01 〜 2025-03-31
- 研究課題ステータス
- 交付
- 配分額*注記
- 2,600,000 円 (直接経費: 2,000,000 円 間接経費: 600,000 円)
研究概要
多層検出器CTの画像所見と食道癌の病理組織学的所見（分化度、深達度、脈管侵襲、リンパ管侵襲、リンパ節転移の有無）の対比を行う。がん周囲微小環境に関して切除標本の免疫組織化学染色を行いTAMやCAFの多寡を検討し、多層検出器CTテクスチャ解析で得られる parameter との関連を調査する。機械学習の入力データとして多層検出器 CT の実行原子番号画像、ヨード密度画像、仮想単純画像などを組み合わせ、multi-parametricな解析を行い、これらを教師データとしてがん周囲微小環境を評価可能な診断システムの構築、検証を行う。