AIを用いたCTからの門脈圧亢進症の診断プログラムの開発-無侵襲診断へ

• Project/Area Number: 22K07752
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 52040:Radiological sciences-related
• Research Institution: Osaka Metropolitan University
• Principal Investigator: 山本 晃 大阪公立大学, 大学院医学研究科, 准教授 (60419695)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 植田 大樹 大阪公立大学, 大学院医学研究科, 研究員 (90779480)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000); Fiscal Year 2024: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2023: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000); Fiscal Year 2022: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
• Keywords: 人工知能 / 門脈圧亢進症 / 肝硬変 / CT

Outline of Research at the Start

門脈圧亢進症は慢性肝疾患などを理由として、門脈圧が上昇することによる、食道胃静脈瘤出血、難治性腹水、肝性脳症などの合併症を起こす。これらの門脈圧亢進症の診断基準のゴールドスタンダードは、門脈肝静脈圧格差（Hepatic venous pressure gradient: HVPG）測定であるが、カテーテルを血管内に挿入する必要があり侵襲的なので、無侵襲な推定法が望まれている。
本研究は、あらかじめHVPGが測定された患者の撮影された腹部CT画像をAI（artificial intelligence:人工知能）を用いた方法で解析し、HVPGを推定を推定するアルゴリズムを作成することが目的である。

Outline of Annual Research Achievements

門脈圧亢進症は慢性肝疾患などを理由として、門脈圧が上昇することによる様々な症状、合併症の総称である。合併症は、食道胃静脈瘤出血、難治性腹水、肝性脳症、黄疸などであり、それぞれ致命的な疾患である。これらの門脈圧亢進症の診断基準のゴールドスタンダードは、門脈肝静脈圧格差（Hepatic venous pressure gradient: HVPG）測定であるが、侵襲的であり、より低侵襲な推定法が望まれている。今回の研究は、腹部CT画像をAI（artificial intelligence:人工知能）を用いた方法で解析し、門脈静脈圧格差を類推するアルゴリズムを作成することが目的である。本研究のステップは、①症例の蓄積　②アルゴリズムの作成　という2段階のステップからなるが、①症例の蓄積は過去のデータを用い、件数としては423例確認できた。423例のCT画像を解析し、門脈左枝レベル、右枝レベル、脾静脈レベル、脾臓最大径レベル、肝下縁の次のレベル(肝臓が入らない)の5スライスを単純CT、造影CT門脈相ともに抽出(それぞれ10スライス)した。またそれぞれの肝臓のバックグランドデータを収集した。残るステップは②アルゴリズム作成になるが、これは昨年度に基盤アルゴリズムが作成されており、次年度はいよいよアルゴリズム作成、またAIが解析にどの部位を注力したかを示すヒートマップを作製予定である。

Current Status of Research Progress

1: Research has progressed more than it was originally planned.

Reason

本年度の進展は問題がおこることなく進捗した。症例数も400例以上収集でき、各画像の抽出も終了した。

Strategy for Future Research Activity

本年度までに抽出した画像データをもとにAIのアルゴリズムを作成する。その結果をもって、論文発表を行う。