FDG-PET/CTのSUVmaxを病変の識別子として使用したAIシステムの開発

FDG-PET/CTはがんの診断に有用な画像検査法です。検査後には専門医が報告書を作成し、主治医はそれを読んで診療に治療方針を立てています。この報告書には、がんなどの部位のシグナルの強さ(SUVmax)が数値で記載されます。この数値を利用すると、過去の膨大な画像とレポートの組み合わせからがんなどの場所を自動的に特定することができます(1)。AI開発には多くの症例からなる教師データが必要ですが、この方法は教師データを効率的に作成するために有用と考えています。本研究では解析手法を確立し、有用性を検証しています。

(1) Hirata K, et al. A Preliminary Study to Use SUVmax of FDG PET-CT as an Identifier of Lesion for Artificial Intelligence. Front Med (Lausanne). 2021 Apr 28;8:647562

開発室

画像診断支援AI開発室

Principal Investigator

平田健司　大学院医学研究院 画像診断学教室 准教授

学内研究者

小川貴弘　大学院情報科学研究院 情報メディア学分野 教授
遠藤大輝　大学院医学研究院 画像診断学教室 博士課程
竹中淳規　大学院医学研究院 画像診断学教室 博士課程

学外研究者

三宅基隆　国立がん研究センター中央病院 放射線診断科

外部資金

JSPS科研費 基盤研究(C)(2023-25)