2019 Fiscal Year Research-status Report
Development of a computational method for prediction of patient specific aneurysm growth
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18K12040
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| Research Institution | Shibaura Institute of Technology |
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Principal Investigator |
山本 創太 芝浦工業大学, 工学部, 教授 (80293653)
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2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 動脈瘤 / 予測診断 / バイオメカニクス / シミュレーション |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，個別の実患者動脈瘤壁に生じた成長ひずみを予測する現象論的シミュレーシ ョン手法を提案し，患者の継時的診断結果から動脈瘤拡張シミュレー ションのための現象論的発展式を導出する.この発展式により動脈瘤拡張予測手法を構築する.実患者の診断において瘤の拡張予測を可能にし，動脈瘤診断にお ける予測診断を実現することを目指す. 2018年度までに，円筒シェル有限要素モデルを実患者動脈瘤形状まで拡張する手法を開発した．この成果を受け，2019年度は初期血管形状の仮定が，拡張再現モデルの有限要素メッシュのゆがみに及ぼす影響について検討した.具体的には，円筒有限要素メッシュによる仮定初期血管モデルを動脈瘤流入部から流出部に最短経路で配置した場合，動脈瘤背面に沿わせた場合等の比較を行った．その結果，動脈瘤背面に沿った初期配置において最も歪みの少ない拡張再現モデルを得ることができた．実際の腹部大動脈瘤背面は腰椎による拘束を受けており，動脈瘤は腹側に向けて拡張していると考えられる．シミュレーションにおいても実際に近い拘束条件が有効であったと考えられる．次に，経時的に撮影された医用画像を再現した拡張再現モデル間の節点位置の差分をとることで局所的な拡張速度ベクトルを算出し，予測拡張形状モデルを得た．これを同時点での実際の動脈瘤形状との比較を行った結果，動脈瘤形状の特徴をある程度再現できることがわかった．適用した症例では，部分的に拡張を過大評価する傾向があったが，過少評価することはなかったため，診断ツールとしては危険側の評価をしたといえる．今後は，局所ごとの予測形状の精度評価を行う．その結果に基づき，拡張予測精度を向上する方法を検討する．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
2019年度において動脈瘤拡張予測モデルを具体的に作成することができた．仮定した初期円筒モデルを動脈瘤実形状に対して投影的に拡張させ，有限要素モデルの節点をマーカとして代用することで局所的な瘤拡張速度を測定し，近未来の瘤拡張形状を予測できた.得られた予測モデルの精度評価は十分ではないが，臨床診断に用いる上では最低限度必要と思われる形状と瘤拡張の特徴を捉えていると判断できたことから，提案手法の有効性を確認することができた．
本研究計画で企図した最も基本的な予測技術の基盤を築くことができたことから，おおむね順調に進展しているといえる．
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究で提案する動脈瘤拡張予測モデルの特徴は，局所的な動脈瘤拡張速度の計測とそれに基づく局所的な瘤拡張予測にある．予測モデルの精度評価には拡張速度，形状をやはり局所にて行う必要がある．予測結果の，仮定初期血管配置およびメッシュ依存性について評価する必要がある．
現在までのところ，動脈瘤実形状に投影する円筒シェル有限要素モデルは等方線形弾性体としている.すなわち，動脈瘤拡張が等方的に生じると仮定しているこ とになる.血管壁は構造上，明らかに横等方もしくは直交異方的な内部構造を持つこと，血管壁変性は動脈壁組織の結合の変化や，円周方向に配向した中膜平滑 筋組織の菲薄化であることから，病変進行が等方的に生じるものではないことが推測できる.本研究が提案する動脈瘤拡張予測シミュレーションにおいて，異方的な病変進行は投影させる円筒シェル有限要素モデルの異方性や非線形弾性特性により表現できる可能性がある.今後は，等方弾性体と直交異方弾性体，非線形弾性体の予測結果の比較を行い，より妥当な予測結果を与えるシミュレーションモデル構築手法を検討する.
また，動脈瘤外壁形状を医用画像から高精度に抽出する方法は，作業者の手作業に依存しており，このプロセスの簡略化，自動化が，今後提案手法を臨床で展開する上での課題となることが予想される．本研究計画の構想段階には含んでいなかったが，AIによる画像抽出の高速化技術との連携が研究成果の社会への還元おいて必須の要件となると考えられる．
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| Causes of Carryover |
研究計画最終年度にあたり，モデルの精度評価を着実かつ速やかに実行する必要がある．モデル評価の作業が最終年度に集中するため，次年度使用額を研究補助者の人件費に充て，研究遂行のサポートを増強する．
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