2017 Fiscal Year Annual Research Report
Development of a new-generation medical imaging diagnosis system integrating artificial intelligence and risk models
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15K09947
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| Research Institution | Kanazawa University |
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Principal Investigator |
中嶋 憲一 金沢大学, 医学系, 准教授 (00167545)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 人工ニューラルネットワーク / 虚血性心疾患 / 心不全 / 心筋血流イメージング / 心筋交感神経イメージング / リスクモデル / 心臓核医学 / 多施設研究 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
心臓イメージング検査間のデータの校正：各施設の画像撮像用のカメラや条件が異なる場合に計算される指標が異なることが問題となっていた。特にI-123メタヨードベンジルグアニジン（MIBG）の定量指標については統一的なファントム実験補正方法を考案し日本と欧州での十分な実験結果も得られたため、あらゆる収集条件に適用する補正を方法をまとめた（J Nucl Cardiol 2017）。さらに最近利用が始まった半導体カメラでも利用できる方法を考案しその精度の確認が得られた（Ann Nucl Med 2017）。国内と欧州における取り組みの成果をまとめて報告した（J Nucl Cardiol 2017）。
人工知能を用いた虚血診断法：人工知能を用いた心筋血流イメージングの診断法としては、ニューラルネ ットワークにより心臓の各種の特徴量から異常領域を同定するアルゴリズムを、スウェーデンの研究グループとともに構築した。そのトレーニングには12施設から1001症例の診断が確定した症例を用い、その正解は心臓核医学の専門医師による判定を用いた。その精度を364症例の冠動脈疾患患者で確認したところ、受信者動作特性解析で診断精度0.9以上の高い診断率が達成できた（Eur J Nucl Med Mol Imaging 2017）。
心不全死亡リスクモデルの作成：心不全による死亡リスクを予測する多変量モデルを作成した。元データは1991年以来の国内の心不全の多施設プールデータ（1322例）であり、自他覚症状、各種検査結果、画像診断に由来する変数も含めた。この多変量リスクモデルを新たに収集した全国の多施設の心不全症例（546例）に応用したところ、２年間の死亡率は予測値とほぼ合致しており効率的にリスク層別化が可能であることが明らかとなった（Eur Hear J Cardiovasc Imaging 2018）。
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[Journal Article] Diagnostic accuracy of an artificial neural network compared with statistical quantitation of myocardial perfusion images: a Japanese multicenter study2017
Author(s)
Nakajima K, Kudo T, Nakata T, Kiso K, Kasai T, Taniguchi Y, Matsuo S, Momose M, Nakagawa M, Sarai M, Hida S, Tanaka H, Yokoyama K, Okuda K, Edenbrandt L
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Journal Title
Eur J Nucl Med Mol Imaging
Volume: 44
Pages: 2280 - 2289
DOI
Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
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[Presentation] Creation and validation of artificial intelligence for stress myocardial perfusion imaging: A Japanese multicenter project2017
Author(s)
Nakajima K, Kiso K, Kudo T, Kasai T, Taniguchi Y, Matsuo S, Nakagawa M, Nakata T, Hida S, Tanaka H, Sarai M, Yokoyama K, Kondo C, Okuda K, Edenbrandt L
Organizer
Annual Meeting of European Association of Nuclear Medicine, Vienna, Austria
Int'l Joint Research
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