肉腫評価のための新しい応用 (NASA)

この研究の目的は、人工知能（AI）を活用して、脂肪や筋肉などの軟部組織のしこりが軟部肉腫と呼ばれるがんの一種であるか、良性であるかを判断する方法を改善することです。

軟部肉腫は、筋肉や脂肪などの軟部組織がある体内のどこにでも発生する可能性のあるがんの一種です。 肉腫はまれですが、軟組織の良性しこりはよく見られ、画像を使用して 2 つの違いを見分けるのは現時点では非常に困難です。 これは、良性の腫瘤を持つ多くの患者が痛みを伴う生検のために紹介され、診断の負担が大きいため生検の待機リストが長いことを意味します。

この研究は、良性と悪性の軟部組織塊を区別できる AI アルゴリズムを開発することを目的としています。 アルゴリズムは既存のルーチンデータを使用して開発できますが、研究者らは定量的な MR 画像を追加することでアルゴリズムの精度が向上するかどうかを調査したいと考えています。

すでに肉腫のスキャンを受けている患者は、追加の MR 画像を取得することに同意するかどうか尋ねられます。 これらの画像は、AI に追加情報を提供するために使用されます。 追加の画像により、患者の標準 MRI スキャンに最大 10 分が追加されます。つまり、患者は余分な旅行や追加の処置を受ける必要がなくなります。 研究参加者は、この研究の一環として MR 造影剤を受ける必要はありません。 追加の画像は、この研究中に診断を行うために使用されることはありません。 研究者が測定値の信頼性を確認できるよう、少数の患者には2回目のスキャンに来てもよろしいか尋ねられますが、これは完全に任意です。