講座紹介
Course introduction

泌尿生殖系グループ

代表:木戸 晶

Group members

Staff

  • 木戸 晶 Aki Kido 講師
  • 樋本 祐紀 Yuki Himoto 助教
  • 倉田 靖桐 Yasuhisa Kurata 特定病院助教
  • 藤本 晃司 Koji Fujimoto リアルワールドデータ研究開発講座:特定准教授(AI画像診断のSpecialist)

Graduate students

  • 松本 優香 Yuka Matsumoto
  • 桐田 光弘 Mitsuhiro Kirita

Research-related tools / 研究関連ツール

Preoperative prediction models for LN metastasis of endometrial cancer / 子宮体癌のリンパ節転移予測モデル

Models for regional LN (PEN and/or PAN) metastasis.
- With MRI
https://kuhp-drad-gyne-pred1.shinyapps.io/rLNM_model_with_MRI/
- Without MRI
https://kuhp-drad-gyne-pred1.shinyapps.io/rLNM_model_without_MRI/

Models for PAN metastasis.

- With MRI
https://kuhp-drad-gyne-pred2.shinyapps.io/PANM_model_with_MRI/
- Without MRI
https://kuhp-drad-gyne-pred2.shinyapps.io/PANM_model_without_MRI/

PEN = Pelvic Lymphnode
PAN = Paraaortic Lymphnode

グループ紹介

私達のグループは産婦人科・泌尿器科領域の画像診断の臨床及び研究をしています。構成メンバーはスタッフ4名(木戸 晶、倉田 靖桐、樋本 祐紀、藤本 晃司)、大学院生2名(松本 優香、桐田 光弘)です。 臨床面では、婦人科MRIのパイオニアであり前教授の富樫かおり先生および河上聡先生(現・京都プロメド株式会社)が1986 年から蓄積してきた膨大かつ多彩な症例データベースを礎として、歴代のプロフェッショナル達に負けない質の高い診断を目指しています。毎週の婦人科・泌尿器科との院内カンファレンス、グループ内での自由で活発な討議の中で、スタッフ・大学院生ともに切磋琢磨しています。特に大学院生には、将来のオピニオンリーダーを目指して頑張ってもらっています。 研究に関しては、MRIを中心とした最新の診断機器・技術を用いた、独創的でありかつ臨床に寄与する研究を目指しています。婦人科領域でのこれまでの主な研究としては、cine MRIを用いた子宮筋層の動き(蠕動・収縮)の可視化及びその性周期・妊孕能との関連性の研究、拡散テンソルを用いたin vivoでの子宮筋線維走行の描出、拡散強調像の婦人科画像診断への応用、拡散強調像・血液灌流画像・Radiomicsを用いた婦人科癌のリスク因子評価・治療効果予測・予後予測の研究、などを行いました。産科領域でのMRIの臨床応用にも力を入れており、産科疾患の形態診断の経験の蓄積、胎盤機能の定性的・定量的評価方法の探索とその胎児発育不全のリスク層別化への応用、を行いました。 Radiomic Machine Learning Models for Endometrial Cancer
  泌尿器科領域では、非造影での腎のperfusionやMR angiography、拡散強調像の膀胱癌・前立腺癌への応用を行いました。また、前立腺癌の全身転移検索には全身拡散強調像を導入し、様々な画像と併せて活用しています。   人工知能を用いた画像解析にも積極的に取り組んでおり、産婦人科、泌尿器科領域の画像診断に深層学習(ディープラーニング)を適用した臨床研究を実施しています。最新のものでは、深層学習による子宮体癌の自動セグメンテーションの報告をしました。 Automatic Segmentation Using Deep Learning
  最先端技術の臨床応用に取り組む一方、日常臨床で得られた画像診断医の閃きを形にする、臨床に直結した研究にも力を入れており、common diseaseから希少疾患まで幅広く画像診断の可能性を模索しています。 婦人科とのカンファレンスで、婦人科医からの強い要望に応えよう、と子宮広間膜筋腫の高い診断能を求めて広間膜筋腫を示唆するキーとなる所見を報告しました。


  現在進行中の研究テーマには以下のものがあります。
  • 婦人科疾患における imaging biomarker の探索
  • 幅広い年齢層・様々な疾患における子宮蠕動の観察
  • MRIによる胎盤機能診断
  • 婦人科癌・泌尿器癌における深層学習の応用
  • 多施設共同での希少疾患における画像診断の有用性の検討
これらに限らず新しいアイデアを積極的に取り入れ、産婦人科・泌尿器科領域の画像診断の未来を創っていきたいと思っています。ご興味のある方はぜひご連絡ください。