胎児心臓超音波の時相および内腔構造の判読システムに基づく高解像度画像の作成

• Project/Area Number: 21K15897
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 52050:Embryonic medicine and pediatrics-related
• Research Institution: Akita University
• Principal Investigator: 小野寺 洋平 秋田大学, 医学部附属病院, 医員 (80770453)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2021)
• Budget Amount: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000); Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2022: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000); Fiscal Year 2021: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
• Keywords: 胎児超音波検査 / 先天性心疾患 / 胎児超音波 / 超音波イメージング / 胎児心疾患 / 人工知能 / STIC

Outline of Research at the Start

本研究は胎児超音波診断にAIを用いる。時間変化を画一化させる深層学習であるTemporal-Cycle Consistency Learning (TCCL) を胎児心臓に応用し、心拍動の特徴的挙動を自動検出して複数の胎児心臓動画の心周期を一律化させる。そして畳み込みニューラルネットワークにより心臓の内腔構造を領域認識させる。時間的・空間的に同期させた心臓画像を複数枚で組み合わせ、高解像度描画を構築する。本研究により、先天性心疾患の正確な出生前診断が可能となり、出生児の加療準備ができることで周産期医療の質の向上に寄与する。

Outline of Annual Research Achievements

先天性心疾患は出生児の約1％に認められる。先天性心疾患を出生前診断することは、適切な分娩施設の選択や出生児の受け入れ準備に繋がり、周産期医療の質の向上に寄与する。先天性心疾患の多くは経腹超音波で診断され、診断のためには画像は高解像であることが望ましい。超音波の減衰は心臓描出を阻害し、診断を妨げる。羊水過多、母体肥満、胎位、骨成長など、その原因は様々である。
胎児超音波の描画能を補うことを目的とし、本研究では、胎児心臓を四次元超音波データで保存するSTIC (Spatio-Temporal Image Correlation) データを研究材料としてTCCLを心臓に応用し、心周期の自動解析・同期化を行う。さらに、そしてその技術をもとに、高解像度の画像構成技術を構築する。
当院産科外来へ通院している、妊娠20週から30週までの妊婦を対象として研究協力を依頼し、胎児心臓動画の取り込みをおこなっている。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

COVID-19を背景として外来通院時間短縮を希望され、研究への協力を拒否される機会が多く、研究材料の収集に時間を要しているため。

Strategy for Future Research Activity

研究材料の収集を進めるとともに、既存データを用いた画像解析を開始する。