Achievements本研究では、多元軸に基づく疾患治療モデルを用いた治療効果予測、ナビゲーション治療の評価およびデジタル医療技術評価システムの構築を目指している。そのために抗癌剤投与/未投与のKPCマウスモデルを作製し、治療前~治療後の経時的なマイクロMR像や連続病理像を集積した。治療効果予測の検討として、連続病理像を3次元構築し管状構造や癌細胞、Ki67陽性細胞、間質などの検出を試みた。frontに絞って、管状構造を3次元構築した。cell領域や間質領域では管状構造はほとんど見られなかった。管状構造の方向はランダムではなく、腫瘍中央の壊死領域の表面に沿って、特定の方向に沿って伸びる分布を示した。Ki67像とHE像を3次元構築し比較したところ、未分化型の領域にKi67陽性細胞多く分布していた。分化型と未分化型の癌領域ではKi67陽性細胞の分布が空間的な分布のもとでも異なる所見を認めた。ホルマリン固定後のMR像と3次元HE像を統合した結果、MR像に見られるintensityの差とHE像に見られる間質の分布との間に特定の相関を認めた。この統合データに間質細胞が抽出できる3次元MT像を組み込み、病理像の定量評価による診断支援を目標に、ニューラルネットワークを基にした特徴抽出を応用して、膵癌のHE像の予測も行なった。深層学習を用いた画像解析をもとに、病理像からがん組織に特有の特徴を抽出するモデルも構築した。動作に伴う自然な皮膚の変形を可能とする詳細な四次元全身モデルシミュレーションや、先天性横隔膜ヘルニア治療後の患児の肺の成長過程の予測モデル構築も進めた。Status平成30年度が最終年度であるため、記入しない。Activity平成30年度が最終年度であるため、記入しない。