乳癌術前化学療法の早期効果予測におけるMRIテクスチャー解析・ヒストグラム解析の有用性
Evaluation of Early Response to Neoadjuvant Chemotherapy or Breast Cancer:Usefulness of Texture Analysis of DCE and Histogram Analysis of DW-MRI.
radiomics/radiogenomicsを見据えた研究 従来のNACの効果判定は再現性や繰り返し精度に問題があり且つ画像情報の限定的解析である。
乳癌診療における術前科学療法は普及する一方奏功率は十分高いとは言えない。
術前化学療法（NAC）とテクスチャー解析・ヒストグラム解析を比較検討。
＊異時性乳癌治療歴、活動性の重複癌、DCIS、特殊型、腫瘍の大部分が絵師編成を有する症例は除く
使用DWI b-factor：0,500,1000,1500,2000
DCE:撮影時間60s, 30秒（１相）90秒（２相）, 330秒（３相）でk-spaceの中心を充填
テクスチャー解析：腫瘍全体にROI配置
ヒストグラム解析：腫瘍最大割面にROI配置、ADC<1200mm2/s
各相のTICとも比較
DCE-MRIのdelayed curveでのwashout pattern, DWI-MRIのhistogram analysisのみが治療予測因子であった。
（平均ADC値のp値は0.054であり有意差なしとされた）
乳癌NACの早期効果判定においては従来の時間信号曲線よりテクスチャー解析、従来のADCよりもヒストグラム解析が有用であると推察された。
JJMRM 2019.39(1).25-28.
radiomics/radiogenomicsとは： 研究活動におけるradiomicsは放射線科領域で得られる画像情報、臨床情報およびその他の検査情報を有効に利用した診断、治療方針決定、予後予測、予後追跡などの精度を高めるために行われている。radiogenomicsは上記に加え遺伝子検査情報も取り入れている。(INNERVISION(32・8)2017）
radiomicsを念頭に置けば解析法がどれが正しいのかというのは重要である。
我々もTICやROIを置いたキャプチャー画像を提供することもあるが、行っている解析が意味あるものかは検証しなくてはいけないだろう。
もちろんカラースケールだけというのはもはや客観的評価に過ぎなく、電子カルテ上でも計測の行える形での出力が望まれる。
これは乳癌に限らず全身領域で言えることである。
