MRAによる未破裂脳動脈瘤検出のためのコンピュータ支援画像診断に関する研究

2005 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 17591306
• Research Institution: University of Occupational and Environmental Health, Japan
• Principal Investigator: 興梠 征典 産業医科大学, 医学部, 教授 (60195691)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 青木 隆敏 産業医科大学, 医学部, 講師 (40299631) ; 掛田 伸吾 産業医科大学, 医学部, 助手 (30352313)
• Keywords: 脳動脈瘤 / MRA / コンピュータ支援画像診断 / CAD / 読影実験 / ROC曲線

Research Abstract

平成17年度においては、シカゴ大学・産業医科大学・九州大学等において開発された脳動脈瘤MRA用のCADソフトを元にして、研究に必要な画像のデータベース化を進めた。また臨床読影実験の実施に当たって必要な、高精細モニターや高性能PC等を整備した。CAD手法開発の基礎研究として、MRA画像処理のためのフィルターの有効性について、準備段階においては、すでに合理的と考えられる感度や偽陽性率が得られており、さらなるプログラムの開発・改良が現在進行中である。すなわち様々な大きさや形態、部位の脳動脈瘤を用い、基本的にselective enhancement filterを使って、dot-enhanced image、line-enhanced image、plane-enhanced imageを作成し、動脈瘤強調画像で候補領域を決めた。それぞれの候補を含むVOI(Volume of Interest)を、元画像のヴォリュームデータから切り取りMIP画像を作成し、3次元画像表示ソフトを使いVOIを回転しながら観察した。
臨床読影実験としては、基本的な脳動脈瘤症例50例を選び出し、経験の浅い医師から専門医まで12名の医師による読影実験の第1回目を施行した。評価方法は連続確信度法を用いて、まず読影者はモニターに表示されたMRA画像のみで脳動脈瘤の診断確信度をライン上にマーキングし、続いてモニターの同一画面に本自動検出システムで得られた脳動脈瘤候補を示すシンボル表示を加え、それを参考にして再度マーキングを行った。平成18年度に第2回目の読影実験を行い、得られた読影データはROC曲線で解析し、本自動検出システムを使用した場合と使用しない場合で、検出能に有意差があるか否か、読影効率が向上するか否かを検討することになる。