CFDと人工知能を用いた門脈圧亢進症の門脈血流評価と異常探知法の開発

2021 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K08024
• Research Institution: Saitama Medical University
• Principal Investigator: 馬場 康貴 埼玉医科大学, 医学部, 教授 (00315409)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 粟井 和夫 広島大学, 医系科学研究科(医), 教授 (30294573) ; 平原 大助 聖マリアンナ医科大学, 医学研究科, 研究技術員 (70837880)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: CFD

Outline of Annual Research Achievements

肝硬変症は組織学的には慢性肝障害を契機に類洞周囲の肝線維化の進行から、門脈圧亢進症を引き起こす。門脈圧亢進症が右心系への還流の際に側副血行路を形成し食道静脈瘤等を形成し破裂出血を発症したり、その他に腹水、肝性脳症、門脈血栓を併発したりする。過去の報告の中でComputational Fluid Dynamics(CFD)を用いた非侵襲的門脈圧測定と治療効果あるいは経過予測について検討された報告はない。目的は申請者が開発してきたCFDモデルの手法を応用して、コンピュータ上で門脈圧亢進症の血行動態のモデル（仮想門亢症モデル）を作成する。門脈血流を構成する上腸間膜静脈、脾静脈から肝内門脈血流分布を検証し、門脈血栓の発症予測、静脈瘤の仮想治療前後変化、仮想脾摘の治療効果予測などのシミュレーションを行う。これを実際の、門亢症の患者の臨床的、画像的所見と対比させモデルの妥当性について検証を行う。3年目である令和4年度はCFDモデルを応用し、門脈圧亢進症における門脈の血行動態のシミュレーションを行い、仮想門脈圧亢進症モデルを基に、過去の門脈圧亢進症の治療を行った患者において仮想血管内における血流の挙動をシミュレーションした。悪性門脈狭窄症をモデルに変更し、正常の門脈系のモデルと比較を行った。①血管内での上腸間膜静脈と脾静脈血流分布の評価においてstreamline theoryを具体的に視覚化することが出来た。②門脈圧格差に着目して仮想門脈圧測定法を確立する中で、門脈本幹狭窄例や門脈血栓例にて何故肝実質末梢まで血流が行き届かないことや門脈血栓ができるメカニズムが前者は圧格差後者はWSSの点から推測できた。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

肝硬変による門亢症症例から当院に多い悪性肝胆膵腫瘍の門脈狭窄症例による門亢症例を含めて症例を調整する必要があるので。

Strategy for Future Research Activity

3年目である令和4年度は令和3年度に達成出来なかった人工知能(再帰型ニューラルネットワーク：Recurrent Neural Network (RNN))を用いて、従来視覚的に行ってきたCFDの画像解析の代わりの評価を行い、客観的に予後予測を行う事で汎用性のあるモデル作りを検討する。現在異常探知(anomaly detection)のアルゴリズムのプログラムは完成しており可能であれば、現行のCNNのみならずTransformerベース異常探知プログラムを作成予定としている。

Causes of Carryover

コロナ感染拡大に伴う学会および人的交流の場がなくなってしまったことで生じた未使用額です。未使用額を令和4年度予算と併せて、CFDレンタル料を中心に使用しCFD解析と人工知能モデル作成を行う予定でいます。