形態画像と数値流体解析の統合による大動脈瘤の解析手法の確立と増大予測モデルの構築

2019 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 19K17163
• Research Institution: Chiba University
• Principal Investigator: 窪田 吉紘 千葉大学, 医学部附属病院, 特任助教 (30836177)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 大動脈瘤 / 数値流体解析 / 4D-flow MRI / Radiomics / 機械学習

Outline of Annual Research Achievements

本研究の目的は腹部大動脈瘤の増大に関わる因子・特徴量を解剖学的側面（壁構造、瘤内血栓、周囲臓器）と血行動態的側面（CFD/4D-flow MRI）から抽出し、Radiomicsや機械学習を用いて動脈瘤増大のモデルを作成することである。そのためには腹部大動脈瘤の増大速度の早い症例をretrospectiveに抽出し、増大初期の画像から動脈壁内・外の解剖学的情報をmappingすることと、数値流体解析を用いて血行動態をシミュレーションし、それによる血行動態的な特徴量の抽出を行うことが必要である。
研究の初年度である本年は解析手法の確立に重点をおいた。本研究代表者が所属する施設において施行された大動脈瘤のCT-angiographyを2016年度まで遡って収集し、現在までに600例を超える症例を登録することができた。これらの症例における瘤の形態や壁の性状・周囲臓器の情報、増大速度などについての３次元的なデータ分析作業が進行中である。得られた解剖学的情報から数値流体解析の手法を用いて血行動態のパラメーター取得も進めている。
並行して4D-flow MRIによる解析を追加するためにボランティア撮像を行い、正常な腹部大動脈の血流情報を得ることが可能になった。4D-flow MRIは撮像時間が長時間化するため、高速撮像sequenceの導入を行い、撮像方法の見直しを図る。
今後、腹部大動脈瘤の症例に対して4D-flow MRIの撮像を行い、撮像条件の検証を行うとともに、得られた解剖学的・血行動態的特徴量から予測モデルの構築を進めていく予定である。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

CT-angiographyを行った腹部大動脈瘤の症例登録とその３次元的なデータ分析は概ね順調に進んでいるが、大動脈瘤内の血行動態の定量化が遅れている。数値流体解析には膨大なデータ処理が必要であり、ソフト面（プログラムの最適化）とハード面（人員、解析環境）の見直しや効率化を検討している。4D-flow MRIによる大動脈瘤内の血行動態の評価は撮像条件の検討が概ね順調に進んでいる。

Strategy for Future Research Activity

予定通り動脈瘤の増大率をoutcomeとした増大予測モデルの構築とその検証を進めていく。
4D-flow MRIによる大動脈瘤の撮像と特徴量抽出を進めていく。4D-flow MRIは撮像時間が長くなるため、sequenceの導入で撮像時間の短縮を図る。

Causes of Carryover

数値流体解析のソフトウェア・ライセンスが必要であり、繰り越し、次年度分と合算することが必要となった。
得られた解析データの論文化を行う予定であり、英文校正費や学会発表のための旅費が必要である。