2020 Fiscal Year Research-status Report

Analysis of latent imaging findings in healthy subjects with moyamoya disease susceptibility gene RNF213 polymorphism using artificial intelligence

Research Project

Project/Area Number	20K12057
Research Institution	Tohoku University
Principal Investigator	園部真也東北大学, 大学病院, 助教 (30869079)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	冨永悌二東北大学, 大学病院, 教授 (00217548) 藤村幹東北大学, 医学系研究科, 非常勤講師 (00361098) 中川敦寛東北大学, 大学病院, 特任教授 (10447162) 新妻邦泰東北大学, 医工学研究科, 教授 (10643330) 麦倉俊司東北大学, 東北メディカル・メガバンク機構, 教授 (20375017)
Project Period (FY)	2020-04-01 – 2023-03-31
Keywords	もやもや病 / RNF213多型 / 内頚動脈終末部 / MRA / 早期変化
Outline of Annual Research Achievements	・研究計画書を作成し、東北大学病院の倫理委員会に申請した。関連部署への情報共有および意見交換を行った。類似する手法を用いた他分野における先行研究の報告を調査し、画像の抽出手法についてプロジェクトチーム内で討議した。・専用の処理端末を購入した。以下の項目に示す作業はいずれも本端末の購入により実現した。・手法の実現可能性を確認し、研究の実現可能性に関する基盤を構築した。具体的には、東北大学病院で診療した内頚動脈終末部に狭窄のあるもやもや病の症例を用いて、MRAの画像から内頚動脈終末部における血管内腔の形状を十分に解析に耐える高さの解像度のもと匿名化して抽出できることを確認した。・抽出した立体形状の情報を平面に投射する手法について検討し、実際に使用が可能な手法を選定し施行した。さらに、この投射した像が、前述の抽出における閾値や基準点の設定によりどのような変化を受けるかを観察した。当初の研究計画で予定していた平面への投射に加えて、血管の走行軸に合わせた断面の推移を解析に用いる方がより血管の形状の特性を保持したまま画像情報の数値化が可能であるという着想が、実際の検討作業を通じて新たに生まれた。・前述の症例検討を通じて、詳細な検討のために一症例当たりのファイルサイズがどれくらい必要になるか、そのファイルに解析前の処理を施すにあたり生じる人的労力がどれくらい必要になるか、さらにファイルサイズを解析処理する際の計算コストがどれだけになるか、概算した。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 3: Progress in research has been slightly delayed. Reason COVID-19感染拡大の影響で、本研究に対するエフォートの減少と、病院機能の停滞に伴う作業効率の低下と、人的資源の流動性不良による手法の制限を強いられており、進捗は遅れている。具体的には、下記の点が進捗の遅滞に影響している。・倫理委員会への申請が遅延した。・機器の購入が遅延した。・予備実験として使用するデータへのアクセスが不良であった。・作業を依頼する人材を雇用できなかった。
Strategy for Future Research Activity	・扱う症例を増やし、探索的に手法の洗練を進める。特に、データの切り出しと数値化を定義することが当面の課題である。なお同作業に際しては、症例ごとに個人差の大きい情報を扱うため、どのような規則に基づいてで行えば統一的な処理が行えるかを評価することも必要である。・並行してその手法による解析を行う。症例数が増えることでデータにどのような広がりが生まれるかについても評価する必要がある。この広がり次第で、解析に使用するアルゴリズムも検討が必要になる。・解析の結果と照らし合わせながら、より適切な解析前処理の条件を検討する。・解析にて算出された計算式より、形状に関する特徴量を示す係数を抽出し、もやもや病の臨床的な病態理解と照らし合わせて、数値に対する意味付けを検討する。
Causes of Carryover	前項の記述にもあるように、初年度はCOVID-19感染拡大の影響で研究に遅延が生じた。このため、予定していた作業人員の確保ができず、これに関連する予算すなわち物品費の一部と人件費を行使できなかった。次年度使用額は、この遅延を取り戻すために使用する。すなわち、データ解析やデータ解析前処理を行う人員を雇用することに使用する。