2022 Fiscal Year Annual Research Report
Analysis of latent imaging findings in healthy subjects with moyamoya disease susceptibility gene RNF213 polymorphism using artificial intelligence
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20K12057
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
園部 真也 東北大学, 医学系研究科, 助教 (30869079)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
冨永 悌二 東北大学, 大学病院, 教授 (00217548)
藤村 幹 北海道大学, 医学研究院, 教授 (00361098)
中川 敦寛 東北大学, 大学病院, 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)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | もやもや病 / RNF213 p.R4810K / 血管リモデリング / 人工知能 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
・昨年度に大部分を開発した手法を完成させ、同手法を用いて実験群130例と対象群130例を解析した。その結果、内頚動脈終末部径について、この二群の間に明確な統計学的有意差が認められ、本研究の「問い」に答えることができた。
・以上の成果について学会で報告した。専門分野を同じくする研究者らより、非常に独創的な研究でありかつ誰もが知りたかったことを解明してくれたという評価をいただくことができた。
・一方で、この手法は解剖学的条件や撮像条件による個体差を調整するために解析過程で人的労力を要する手法であり、また計算コストも高く、より多くの症例を解析するのは困難であった。当初の目標である約10,000例を解析するためには、全自動でありかつ計算コストの低いアルゴリズムを新たに開発する必要があった。
・あらためてゼロからアルゴリズムを練り直し、全く別の着想を用いた手法を開発した。前述の手法が、血管の断面をもとに血管の中心を探索する手法であったのに対して、新たに開発した手法は、血管の中に近道を作ることで血管の中心を探索する手法である。この近道を、「最短経路」として求めてしまうと、血管の中心を抽出できないが、血管の内腔に重み付けのある抵抗値を設定した上で「最速経路」として求めると、血管の中心を抽出できる。この新しい手法は、解剖学的条件や撮像条件による個体差に結果が左右されないため全自動で解析ができるだけでなく、内頚動脈終末部径だけでない様々な解剖学的情報を抽出することができる、血管の連続性を合わせて評価できる、計算の際に生じる誤差が少ない、計算コストが圧倒的に低い、といった副次的な性能も有していた。
・研究期間終了時現在、前述の新しい手法を調整する最終段階に到達しており、より精緻でかつ広くかつ深い研究成果が近日中に得られる見通してある。
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Research Products
(2 results)
