2024/03/23 更新

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カミヤ シンイチロウ
神谷 晋一朗
KAMIYA Shinichiro
所属
医学部附属病院 放射線部 病院助教
職名
病院助教

学位 1

  1. 博士(医学) ( 2019年3月   名古屋大学 ) 

研究分野 1

  1. ライフサイエンス / 放射線科学

 

論文 6

  1. Measurement of solid size in early-stage lung adenocarcinoma by virtual 3D thin-section CT applied artificial intelligence

    Iwano, S; Kamiya, S; Ito, R; Kudo, A; Kitamura, Y; Nakamura, K; Naganawa, S

    SCIENTIFIC REPORTS   13 巻 ( 1 ) 頁: 21709   2023年12月

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    記述言語:英語   出版者・発行元:Scientific Reports  

    An artificial intelligence (AI) system that reconstructs virtual 3D thin-section CT (TSCT) images from conventional CT images by applying deep learning was developed. The aim of this study was to investigate whether virtual and real TSCT could measure the solid size of early-stage lung adenocarcinoma. The pair of original thin-CT and simulated thick-CT from the training data with TSCT images (thickness, 0.5–1.0 mm) of 2700 pulmonary nodules were used to train the thin-CT generator in the generative adversarial network (GAN) framework and develop a virtual TSCT AI system. For validation, CT images of 93 stage 0–I lung adenocarcinomas were collected, and virtual TSCTs were reconstructed from conventional 5-mm thick-CT images using the AI system. Two radiologists measured and compared the solid size of tumors on conventional CT and virtual and real TSCT. The agreement between the two observers showed an almost perfect agreement on the virtual TSCT for solid size measurements (intraclass correlation coefficient = 0.967, P < 0.001, respectively). The virtual TSCT had a significantly stronger correlation than that of conventional CT (P = 0.003 and P = 0.001, respectively). The degree of agreement between the clinical T stage determined by virtual TSCT and the clinical T stage determined by real TSCT was excellent in both observers (k = 0.882 and k = 0.881, respectively). The AI system developed in this study was able to measure the solid size of early-stage lung adenocarcinoma on virtual TSCT as well as on real TSCT.

    DOI: 10.1038/s41598-023-48755-5

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  2. Iodine-related attenuation in contrast-enhanced dual-energy computed tomography in small-sized solid-type lung cancers is associated with the postoperative prognosis 査読有り

    Iwano, S; Kamiya, S; Ito, R; Nakamura, S; Naganawa, S

    CANCER IMAGING   21 巻 ( 1 ) 頁: 7   2021年1月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Cancer Imaging  

    Background: To investigate the correlation between iodine-related attenuation in contrast-enhanced dual-energy computed tomography (DE-CT) and the postoperative prognosis of surgically resected solid-type small-sized lung cancers. Methods: We retrospectively reviewed the DE-CT findings and postoperative course of solid-type lung cancers ≤3 cm in diameter. After injection of iodinated contrast media, arterial phases were scanned using 140-kVp and 80-kVp tube voltages. Three-dimensional iodine-related attenuation (3D-IRA) of primary tumors at the arterial phase was computed using the “lung nodule” application software. The corrected 3D-IRA normalized to the patient’s body weight and contrast medium concentration was then calculated. Results: A total of 120 resected solid-type lung cancers ≤3 cm in diameter were selected for analysis (82 males and 38 females; mean age, 67 years). During the observation period (median, 47 months), 32 patients showed postoperative recurrence. Recurrent tumors had significantly lower 3D-IRA and corrected 3D-IRA at early phase compared to non-recurrent tumors (p = 0.046 and p = 0.027, respectively). The area under the receiver operating characteristic curve for postoperative recurrence was 0.624 for the corrected 3D-IRA at early phase (p = 0.025), and the cutoff value was 5.88. Kaplan–Meier curves for disease-free survival indicated that patients showing tumors with 3D-IRA > 5.88 had a significantly better prognosis than those with tumors showing 3D-IRA < 5.88 (p = 0.017). Conclusions: The 3D-IRA of small-sized solid-type lung cancers on contrast-enhanced DE-CT was significantly associated with postoperative prognosis, and low 3D-IRA tumors showed a higher TNM stage and a significantly poorer prognosis.

    DOI: 10.1186/s40644-020-00368-1

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  3. Unexpected radioactive iodine accumulation on whole-body scan after I-131 ablation therapy for differentiated thyroid cancer 査読有り

    Iwano, S; Ito, S; Kamiya, S; Ito, R; Kato, K; Naganawa, S

    NAGOYA JOURNAL OF MEDICAL SCIENCE   82 巻 ( 2 ) 頁: 205 - 215   2020年5月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Nagoya Journal of Medical Science  

    We retrospectively evaluated the frequency of unexpected accumulation of radioactive iodine on the post-therapy whole-body scan (Rx-WBS) after radioactive iodine (RAI) ablation therapy in patients with differentiated thyroid cancer (DTC). We searched our institutional database for Rx-WBSs of DTC patients who underwent RAI ablation or adjuvant therapy between 2012 and 2019. Patients with distant metastasis diagnosed by CT or PET/CT before therapy, and those had previously received RAI therapy were excluded. In total, 293 patients (201 female and 92 male, median age 54 years) were selected. Two nuclear medicine physicians interpreted the Rx-WBS images by determining the visual intensity of radioiodine uptake by the thyroid bed, cervical and mediastinal lymph nodes, lungs, and bone. Clinical features of the patients with and without the metastatic accumulation were compared by chi-square test and median test. Logistic regression analyses were performed to compare the association between the presence of metastatic accumulation and these clinical factors. Eighty-four of 293 patients (28.7%) showed metastatic accumulation. Patients with metastatic RAI accumulation showed a significantly higher frequency of pathological N1 (pN1) and serum thyroglobulin (Tg) > 1.5 ng/ml under TSH stimulation (p = 0.035 and p = 0.031, respectively). Logistic regression analysis indicated that a serum Tg > 1.5 ng/ml was significantly correlated with the presence of metastatic accumulation (odds ratio = 1.985; p = 0.033). In conclusion, Patients with Tg > 1.5 ng/ml were more likely to show metastatic accumulation. In addition, the presence of lymph node metastasis at the initial thyroid surgery was also associated with this unexpected metastatic accumulation.

    DOI: 10.18999/nagjms.82.2.205

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  4. Utility of Metabolic Parameters on FDG PET/CT in the Classification of Early-Stage Lung Adenocarcinoma Prediction of Pathological Invasive Size 査読有り

    Iwano, S; Ito, S; Kamiya, S; Ito, R; Kato, K; Naganawa, S

    CLINICAL NUCLEAR MEDICINE   44 巻 ( 7 ) 頁: 560 - 565   2019年7月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Clinical Nuclear Medicine  

    Purpose This paper aims to explore the role of a metabolic parameter on 18F-FDG-PET/CT for clinical T-classification in early-stage adenocarcinoma. Patients and Methods One hundred six surgically resected pathological TNM stage (p-stage) 0/I lung adenocarcinomas were retrospectively reviewed. The solid size (SS) measured on thin-section CT and the pathological invasive size (IS) of tumors were recorded. The SUVmax and metabolic tumor volume with SUV ≥1.0 (MTV1.0) derived from PET/CT data were measured on a workstation, and the metabolic tumor diameter with SUV ≥1.0 (MTD1.0) was calculated automatically from MTV1.0. For the correlations between the IS and the SS, MTD1.0, or SUVmax, Pearson's correlation coefficients were compared using the Meng-Rosenthal-Rubin method. Additionally, the reproducibility between the clinical TNM stage (c-stage), based on the SS or MTD1.0, and the p-stage was analyzed using the kappa coefficient (k). Results For the correlations between the IS and the other parameters, Pearson correlation coefficient was 0.630 for the SS, 0.600 for the SUVmax, and 0.725 for MTD1.0. MTD1.0 correlated significantly and more strongly with the IS than the SS and the SUVmax did (P = 0.040, and P = 0.008, respectively). The reproducibility between p-stage and c-stage based on the SS was moderate (k = 0.529, P < 0.001), whereas that between p-stage and c-stage based on MTD1.0 was substantial (k = 0.676, P < 0.001). Conclusions MTD1.0 on FDG-PET/CT was correlated significantly and more strongly with the pathological IS in lung adenocarcinomas than with the SS on thin-section CT. FDG-PET/CT could classify more precisely early-stage lung adenocarcinoma than the presently used T-classification based on thin-section CT findings.

    DOI: 10.1097/RLU.0000000000002591

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  5. Postoperative recurrence of clinical early-stage non-small cell lung cancers: a comparison between solid and subsolid nodules 査読有り

    Iwano, S; Umakoshi, H; Kamiya, S; Yokoi, K; Kawaguchi, K; Fukui, T; Naganawa, S

    CANCER IMAGING   19 巻 ( 1 ) 頁: 33   2019年6月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Cancer Imaging  

    Background: For subsolid non-small cell lung cancers (NSCLCs), solid size (SS), which is the maximal diameter of the solid component, correlates more accurately with tumor prognosis than the total size, which is the maximal diameter of the entire tumor, including ground-glass opacity. We reviewed the propriety of the TNM staging based on the SS for early-stage NSCLCs. Methods: We retrospectively reviewed the preoperative radiological reports, clinical records, and pathological reports of NSCLC cases in our hospital between 2010 and 2013, and clinical stage (c-Stage) 0 and I tumors were selected. Disease-free survival (DFS), based on survival analysis, was used to assess the tumor characteristics that predicted the prognosis. Results: A total of 247 NSCLC diagnoses in 231 patients (88 women and 143 men; age, 67 ± 7 years) were included in our cohort. They were classified into solid (n = 131) and subsolid (n = 116) nodules. The DFS curves indicated that prognosis was significantly worse in the following order: c-Stage 0, c-Stage IA, and c-Stage IB tumors (p = 0.016). Patients with solid nodules showed a significantly worse prognosis than patients with subsolid nodules (p < 0.001). A multivariate Cox proportional hazards model showed that the significant predictive factors for DFS were c-Stage (hazard ratio, 1.600; p = 0.020) and solid nodules (hazard ratio, 3.077; p = 0.031). Conclusions: For early-stage NSCLCs, the c-Stage based on the SS in subsolid nodules was useful for predicting postoperative DFS. In addition, whether nodules were solid or subsolid was another independent prognostic factor.

    DOI: 10.1186/s40644-019-0219-3

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  6. Computer-aided Volumetry of Part-Solid Lung Cancers by Using CT: Solid Component Size Predicts Prognosis 査読有り

    Kamiya, S; Iwano, S; Umakoshi, H; Ito, R; Shimamoto, H; Nakamura, S; Naganawa, S

    RADIOLOGY   287 巻 ( 3 ) 頁: 1030 - 1040   2018年6月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Radiology  

    Purpose: To investigate the relationship between the postoperative prognosis of patients with part-solid non–small cell lung cancer and the solid component size acquired by using three-dimensional (3D) volumetry software on multidetector computed tomographic (CT) images. Materials and A retrospective study by using preoperative multidetector Methods: CT data with 0.5-mm section thickness, clinical records, and pathologic reports of 96 patients with primary subsolid non–small cell lung cancer (47 men and 49 women; mean age 6 standard deviation, 66 years 6 8) were reviewed. Two radiologists measured the two-dimensional (2D) maximal solid size of each nodule on an axial image (hereafter, 2D MSSA), the 3D maximal solid size on multiplanar reconstructed images (hereafter, 3D MSSMPR), and the 3D solid volume of greater than 0 HU (hereafter, 3D SV0HU) within each nodule. The correlations between the postoperative recurrence and the effects of clinical and pathologic characteristics, 2D MSSA, 3D MSSMPR, and 3D SV0HU as prognostic imaging biomarkers were assessed by using a Cox proportional hazards model. Results: For the prediction of postoperative recurrence, the area under the receiver operating characteristics curve was 0.796 (95% confidence interval: 0.692, 0.900) for 2D MSSA, 0.776 (95% confidence interval: 0.667, 0.886) for 3D MSSMPR, and 0.835 (95% confidence interval: 0.749, 0.922) for 3D SV0HU. The optimal cutoff value for 3D SV0HU for predicting tumor recurrence was 0.54 cm3, with a sensitivity of 0.933 (95% confidence interval: 0.679, 0.998) and a specificity of 0.716 (95% confidence interval: 0.605, 0.811) for the recurrence. Significant predictive factors for disease-free survival were 3D SV0HU greater than or equal to 0.54 cm3 (hazard ratio, 6.61; P = .001) and lymphatic and/or vascular invasion derived from histopathologic analysis (hazard ratio, 2.96; P = .040). Conclusion: The measurement of 3D SV0HU predicted the postoperative prognosis of patients with part-solid lung cancer more accurately than did 2D MSSA and 3D MSSMPR.

    DOI: 10.1148/radiol.2018172319

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科研費 2

  1. 人工知能を用いたバーチャル高分解能CTによる肺癌の過去・未来画像シミュレーション

    研究課題/研究課題番号:22K07692  2022年4月 - 2026年3月

    科学研究費助成事業  基盤研究(C)

    岩野 信吾, 伊藤 倫太郎, 神谷 晋一朗

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    担当区分:研究分担者 

    名古屋大学医学部附属病院の画像サーバーには20年以上にわたる肺癌のCT画像の膨大なビッグデータが蓄積されている。本研究では肺癌の3次元CT(3D-CT)の経時変化、すなわち4次元画像を学習させることで、肺癌の任意の時点の過去・未来画像をシミュレーションして生成する人工知能(AI)を開発する。既存の低画質なCT画像から高精細3D-CT画像を再構築するAI(バーチャル高分解能CT)を開発ずみであり、それを利用して網羅的に4次元の学習データを収集する。個々の肺癌の過去・未来を予測した画像を生成することで超早期から進行癌に至る肺癌の形態変化や進行速度を明らかにし、個別化医療に貢献する。
    本研究においては、肺癌の経過観察症例の3次元CT画像のビッグデータを学習させた人工知能(AI)によって超早期肺癌から進行肺癌に至るまでの形態変化に時間を加味した4次元解析を行えるモデルを構築することであり、4年間の研究期間を設定している。
    初年度にあたる2022年度は先行研究として開発済みのvirtual HRCTに関する英文の原著論文を投稿し、現在査読中である。
    またこのvirtual HRCTのさらなる高解像度化を行った。名古屋大学医学部附属病院には2019年よりスライス厚0.25mm、最大2048マトリックスで撮影できる臨床用の超高精細CTが導入されており、原発性肺癌の超高精細CTを収集した。この超高精細CT画像データをAIに学習させることによってvirtual HRCTのさらなる性能向上が期待でき、よりリアルな高精細画像を生成することが可能になると考えられる。これに関連して原発性肺癌の超高精細CTによる深達度の研究を開始した。胸壁浸潤が疑われた原発性肺癌77症例について、その超高精細CT画像を視覚的に評価し、胸壁浸潤の診断に有用な所見を見いだし、2023年4月の日本医学放射線学会で発表予定である。
    さらに2006年~2021年に名古屋大学医学部附属病院で撮影された肺結節のCT画像のうち、経時的に2回以上撮影されている画像をPACSサーバー付属の検索機能を使って後向きに収集した。収集された画像のうち、5mm厚の画像はvirtual HRCTを用いて高解像度3D画像に変換し、学習データとして使用予定である。
    本研究では1000例規模の原発性肺癌の高精細3次元CT画像データベースを作成する予定であり、過去の5mm厚画像から高精細CT画像を生成するAIの開発は終了しており、論文投稿中である。本データベースを使用し、経時画像から過去および未来画像を生成するAIを開発中であり、本年度中に完成の見込みである。
    また超高精細CT画像により肺癌の深達度を正確に診断できることを証明し、本研究成果は
    日本医学放射線学会総会で発表予定である。
    2023年度からは、収集した2006年-2021年の肺結節の経時画像CTのセットをDeep Learningによって学習させ、virtual過去・未来画像AIの完成を目指す。それと並行して、過去・未来画像AIの性能評価のための2022年以降の肺結節の経時画像セットを検証データとして前向き収集する。また超高精細CTによる肺癌の深達度についても英語の原著論文を発表する予定である。

  2. 原発性肺癌の予後予測:超高精細3D-CTによる腫瘍体積とFDG-PET/CT

    研究課題/研究課題番号:22K15824  2022年4月 - 2025年3月

    科学研究費助成事業  若手研究

    神谷 晋一朗

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    担当区分:研究代表者 

    配分額:4030000円 ( 直接経費:3100000円 、 間接経費:930000円 )

    原発性肺癌のより良い予後予測のために、申請者は超高精細CTとFDG-PETを組み合わせることを提案する。超高精細CTは、従来の高精細CTを遥かに凌駕する空間分解能によって肺癌の内部性状を3次元的に詳細に分析することを可能とする。またFDG-PETは腫瘍内の糖代謝を反映して機能評価を可能とする。本研究では、これらを組み合わせた融合画像と病理組織所見と対比することで、原発性肺癌の真の浸潤成分を抽出・定量化し、浸潤性診断に有用な新たなバイオマーカーを発見することを目指す。
    肺癌は世界で最も罹患率・死亡率の高い癌の一つであり、原発性肺癌の予後を術前に予測することは最適な治療方針の選択や患者の意思決定において非常に重要である。
    近年開発された超高精細CTでは、スライス厚0.25mmで再構成された画像を取得することが可能である。これにより従来のスライス厚0.5mmの高精細CTと比べて8倍の情報量で3次元的に腫瘍内の性状を詳細に評価することが可能となる。また、FDG-PET/CTは腫瘍内の糖代謝を反映する機能画像診断である。CTよりも空間分解能には劣るものの、腫瘍の機能的な活動性を評価する事が可能であり、肺癌の予後予測に有用であることが知られている。これらの超高精細CTとFDG-PET/CTは、肺癌の浸潤性を評価する相補的な検査になりうると考られる。そこで本研究では、両者を組み合わせてより良い肺癌の予後予測の手法を確立することを目指す。これは、これまで形態学的評価のみに基づいて規定されていたTNM分類のT因子の決定においてFDG-PETによる機能評価を組み合わせるという革新的な試みである。
    名古屋大学医学部附属病院では2019年11月から肺癌の術前検査として超高精細CTが撮像されており、順調に症例の収集が進んでいる。また併せてFDG-PET/CTも撮像されており、2021年3月からはPET/CTでの呼吸同期撮影も可能となっており、より良い画像データの収集が進んでいる。またこれらのデータの解析を進めるため、必要なハードウェアやソフトウェアの準備、情報の収集などの環境整備も進めている。
    2019年11月から超高精細CTが稼働、2021年3月からは呼吸同期撮影が可能なPET/CTが稼働しており、おおむね順調に症例の収集が進んでいる。
    本研究は3年の期間を設定し、原発性肺癌の超高精細CTとFDG-PET/CT画像のデータおよび臨床・病理データの収集と解析を行い、原発性肺癌の真の浸潤成分を抽出・定量化し、浸潤性診断に有用な新たなバイオマーカーを発見することを目指す。今後は得られたデータの統合と解析を進めていく。