CTの機種や撮影条件に影響されない人工知能を応用した肺気腫の定量評価法の開発

2020 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K16701
• Research Institution: Hiroshima University
• Principal Investigator: 福本 航 広島大学, 医系科学研究科(医), 助教 (00726870)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 肺気腫スコア

Outline of Annual Research Achievements

慢性閉塞性肺疾患（COPD: chronic obstructive pulmonary disease）の定量評価方法として、CT (Computed Tomography) を用いた肺気腫スコア（ES: Emphysema Score）が提唱されている。ESは、患者予後（死亡率）とよく相関するとされ、治療法の決定の上でも重要であるが、日常臨床においては、ESはほとんど普及していない。その最大の原因は、CT装置や撮影条件によって画質が変化し、その定量値が大きく影響される点にある。
超高精細CTは、従来のCTと比較して空間分解能が2倍に向上した最新のCTであるが、相対的な線量不足のため、ノイズが増加することが問題点である。特に、ESは、ノイズの影響を受けやすく、ESの値が大きく変化してしまう。
そこで、本研究はAIを応用したCTの画像再構成法を用いて、ノイズに影響されない肺気腫の定量評価法の開発を目的とした。
本年度は、主に症例の収集を行った。肺気腫と診断され、呼吸機能検査と超高精細CTを用いて胸部CTが施行された方を対象とした。得られたCTデータを、従来の再構成法（Hybrid-Iterative reconstruction）とAIを応用したCTの画像再構成法（Deep learning based reconstruction）で再構成し、ESの測定を行った。
これまで、8症例を解析した結果、従来の再構成法とAIを応用したCTの画像再構成法によるCT画像から測定されたESは、それぞれ、24.3、6.4であった。また、呼吸機能と対比したところ、FEV1/FCVの相関はそれぞれ、0.63、0.70であった。
AIを応用したCTの画像再構成法を用いることで、ノイズが軽減でき、ESと呼吸機能検査との相関の向上が得られた。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

コロナ禍の影響もあり、不急の症例のCT撮影が、抑制されたため、症例の収集が遅れいている。
また、ESの測定に関しては、解析ソフトウェアの不具合等もあり、ES測定方法の確立に時間を要した。

Strategy for Future Research Activity

ES測定のワークフローについては、既に確立できており、2021年度のES測定は滞りなく行えるものと思われる。
症例の収集が今後の重要課題であるが、コロナの終息に伴い、肺気腫評価のためのCTも増加することが予想され、症例も蓄積されていくものと思われる。
よって、2021年度は、症例蓄積およびES測定が進み、再構成法によるES測定の違いや呼吸器機能検査との対比の解析が行えるものと予想される。

Causes of Carryover

コロナ禍で、学会が中止やオンライン開催となり、旅費等を使用しなかった。
助成金は、データ解析費等に使用する予定である。