AIを活用した3D心臓超音波動画像からの心筋運動自動解析法の研究

• Project/Area Number: 20K12674
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 90130:Medical systems-related
• Research Institution: Wakayama Medical University
• Principal Investigator: 穂積 健之 和歌山県立医科大学, 医学部, 准教授 (30343411)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 呉 海元 和歌山大学, データ・インテリジェンス教育研究部門, 教授 (70283695)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2022-03-31
• Project Status: Discontinued (Fiscal Year 2021)
• Budget Amount: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000); Fiscal Year 2022: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2021: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000); Fiscal Year 2020: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
• Keywords: 心筋運動 / 心臓超音波 / 人工知能

Outline of Research at the Start

心疾患はじめ各種疾患の治療・管理に、心臓超音波検査による心筋運動異常の診断は重要である。近年、人工知能（AI）を活用し、深層学習（ディープラーニング）に基づく医用画像の診断支援システム開発が行われている。AIを活用した心筋運動解析アルゴリズムを心臓超音波検査に臨床応用できれば、同検査の熟練者でなくとも、心筋運動異常を診断できるものと期待される。本研究では、1) AIを活用して、3D心臓超音波検査からの心筋運動異常の自動診断法を開発し、2) それにより、熟練者相当の心筋運動異常診断が可能か検証する。

Outline of Annual Research Achievements

心疾患はじめ各種疾患の治療・管理に、心臓超音波検査による心筋運動異常の診断は重要である。しかし、超音波動画像から心筋運動異常を的確に診断するには、適切な画像描出と熟練医による診断が必要である。近年、人工知能（AI）を活用し、深層学習（ディープラーニング）に基づく医用画像診断支援システム開発が行われている。超音波動画像にAIを活用することで、熟練医相当の心筋運動異常の診断が可能と期待される。しかし、心筋運動異常の診断は、動画像で行う必要があるため、動画像を用いた学習が必要となる。今回の研究では、心臓超音波法動画像から、AIを活用したコンピューター診断支援システムを開発し、そのシステムを用いることで、熟練医相当の心筋運動異常の自動診断が可能か検討することを計画した。研究代表者の施設で保存されている心臓超音波デジタル動画像ファイリングから、心筋運動評価に適した画質と判断された心尖部３断面の心臓超音波動画像を解析用画像として、心筋を16分画に分け、各分画の心筋運動をスコア化による心筋運動評価を行い、解析データとして準備した。これらデータを用いて、ディープラーニングに基づく各分画の心筋運動自動解析アルゴリズムの開発を試み、心尖部１断面６分画について、心筋運動自動解析アルゴリズムの作成を行った。他の心尖部2断面10分画についても、同様の方法で心筋運動自動解析アルゴリズムの作成を試みている途中であったが、研究代表者が所属施設を退職すし、科研費指定機関に就職する予定がないため、研究を中止することとなった。