Language：English   Publishing type：Research paper (scientific journal)  

PURPOSE: Predicting recurrence following stereotactic body radiotherapy (SBRT) for non-small cell lung cancer provides important information for the feasibility of the individualized radiotherapy and allows to select the appropriate treatment strategy based on the risk of recurrence. In this study, we evaluated the performance of both machine learning models using positron emission tomography (PET) and computed tomography (CT) radiomic features for predicting recurrence after SBRT. METHODS: Planning CT and PET images of 82 non-small cell lung cancer patients who performed SBRT at our hospital were used. First, tumors were delineated on each CT and PET of each patient, and 111 unique radiomic features were extracted, respectively. Next, the 10 features were selected using three different feature selection algorithms, respectively. Recurrence prediction models based on the selected features and four different machine learning algorithms were developed, respectively. Finally, we compared the predictive performance of each model for each recurrence pattern using the mean area under the curve (AUC) calculated following the 0.632+ bootstrap method. RESULTS: The highest performance for local recurrence, regional lymph node metastasis, and distant metastasis were observed in models using Support vector machine with PET features (mean AUC = 0.646), Naive Bayes with PET features (mean AUC = 0.611), and Support vector machine with CT features (mean AUC = 0.645), respectively. CONCLUSIONS: We comprehensively evaluated the performance of prediction model developed for recurrence following SBRT. The model in this study would provide information to predict the recurrence pattern and assist in making treatment strategies.

DOI： 10.1002/acm2.14322

PubMed

Language：Japanese   Publisher：山梨県立中央病院  

当院で外科的切除により腺様嚢胞癌(adenoid cystic carcinoma:ACC)の肺転移と診断された4症例を経験したため、その画像所見や経過の検討を行った。また、2011年～2022年に当院で切除された、ACC肺転移4症例および他の肺転移53症例を対象とし、画像所見や経過の比較を行った。画像所見に関しては、術前のHRCTを2名の放射線診断専門医が、6項目に関して評価を行った。ACCの肺転移は、充実性の類円形または分葉状の結節で、脈管や胸膜巻き込みおよびスピキュラは認めず、弱い造影効果を認め、いずれも他の癌の肺転移と有意差は認めなかった。FDG集積も他の癌と有意差はなかった。doubling timeと術後から転移までの期間はACCが他の癌の肺転移より有意に長かった。ACCの肺転移は緩徐な増大傾向や、術後から長期間経過して出現する経過、FDG集積が乏しい場合があることから、良性肺腫瘍と誤診してしまう可能性があり、長期間でのフォローアップで増大傾向がないか確認していく必要がある。また、肺末梢原発のACCはまれであり、一見良性を疑う孤立性肺結節の病理組織診断がACCであった場合、転移を疑い、既往の再確認や、原発巣の全身検索を行う必要がある。(著者抄録)

Language：Japanese   Publishing type：Research paper (scientific journal)  

Authorship：Lead author,　Corresponding author   Language：English   Publishing type：Research paper (scientific journal)  

DOI： 10.1253/circj.CJ-21-0199

PubMed

Authorship：Lead author   Language：Japanese   Publishing type：Research paper (scientific journal)   Publisher：金原出版(株)  

症例は50歳代女性で、検診CTで左肺下葉に結節を指摘され、精査加療目的に当院呼吸器内科紹介受診となった。胸部単純CTでは左肺下葉S10胸膜直下に2.4cm大の辺縁不整で一部境界不明瞭なすりガラス濃度を認めた。内部にコンソリデーションはみられず、内部を走行する気管支が若干拡張していた。境界不明瞭な部分を有する点が非典型的であったが、頻度から異型腺腫様過形成、上皮内腺癌、微少浸潤性腺癌を鑑別として疑い、診断目的に胸腔鏡補助下左肺下葉部分切除術の方針となった。病理組織所見では、炎症や線維化を背景に線毛を伴った高円柱状の細胞の増殖を認めた。このような細気管支上皮化生の所見は主病変以外にも背景に散在しており、粘液産生はみられなかった。以上より、peribronchiolar metaplasiaと診断された。

Authorship：Lead author   Language：Japanese   Publishing type：Research paper (scientific journal)   Publisher：金原出版(株)  

慢性間質性肺炎患者29例を対象に、肺野抽出三次元画像で認められるrib pitting sign(RPS)と慢性間質性肺炎との関連について検討した。三次元画像の肋骨痕の診断に関して、2名の診断医いずれの評価者の結果でも肋骨痕が不明瞭であればあるほど間質性肺炎の可能性が高いと言うことが有意差をもって示唆された。また、ARPSがあれば、間質性肺炎であると診断した場合の感度・特異度は感度0.97(28/29)、特異度0.79(27/34)であった。また、usual interstitial pneumonia(UIP)と診断されたものだけで同様に感度、特異度を算出すると感度は1.0(18/18)となり、UIPでは全例でARPSがみられた。初期研修医が3DCTを用いUIPの診断をした読影実験の結果では、2名中1名では、診断の際に3DCTを加えることで正診率が有意に向上した。

Authorship：Lead author   Language：Japanese   Publisher：山梨肺癌研究会  

Event date： 2024.1

Language：Japanese   Presentation type：Public discourse, seminar, tutorial, course, lecture and others  

Language：Japanese  

Event date： 2023.4

Language：English   Presentation type：Oral presentation(general)  

Venue：パシフィコ横浜  

Event date： 2023.4

Language：English   Presentation type：Oral presentation(general)  

Event date： 2022.9

Language：Japanese  

Event date： 2022.9

Language：Japanese  

Event date： 2022.4

Language：Japanese   Presentation type：Oral presentation(general)  

Event date： 2021.4

Language：Japanese   Presentation type：Oral presentation(general)  

Event date： 2021.2

Language：Japanese  

Event date： 2021

Language：Japanese  

Language：Japanese  

Event date： 2020.10

Language：Japanese   Presentation type：Oral presentation(general)  

Event date： 2019.10

Language：Japanese   Presentation type：Oral presentation(general)  

Event date： 2018.4

Language：English  

Event date： 2017.9

Language：English   Presentation type：Oral presentation(general)  

Event date： 2017.9

Language：Japanese  

Event date： 2017.6

Language：Japanese   Presentation type：Oral presentation(general)  

Event date： 2017.6

Language：Japanese   Presentation type：Oral presentation(general)  

Event date： 2017.4

Language：English   Presentation type：Oral presentation(general)  

Event date： 2017

Language：Japanese  

Event date： 2016.6

Language：Japanese  

Event date： 2016.3

Language：Japanese   Presentation type：Oral presentation(general)  

Event date： 2015.3

Language：Japanese   Presentation type：Oral presentation(general)