救急現場における腸閉塞及び消化管穿孔画像診断補助システムの開発

2021 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 20K23191
• Research Institution: Nagoya University
• Principal Investigator: 安井 昭洋 名古屋大学, 医学部附属病院, 医員 (80882828)
• Project Period (FY): 2020-09-11 – 2022-03-31
• Keywords: 腸閉塞 / 救急医療 / 画像診断補助システム / 機械学習

Outline of Annual Research Achievements

救急医療現場における人工知能（AI）腸閉塞（以下イレウス）及び消化管穿孔（フリーエアー）画像診断補助システムの開発を行った。イレウスの画像診断補助システムは予定通りに開発が進んだが、フリーエアー検出は開発段階である。救急現場では軽症から重症まで様々な腹部救急疾患の患者が受診する。一見軽症に見える腹痛患者の中に緊急手術を必要とする重症患者が潜んでいる。なかでも手術を必要とする腹痛患者の腸閉塞（以下、イレウス）CT画像の適切な判断は非常に難しい。イレウスでは腸管の閉塞や絞扼(こうやく)によって腸管が虚血に陥り壊死する（絞扼性イレウス）と、全身状態が突如として悪化し死亡することもあるため、迅速かつ的確な診断が必要である。しかしイレウス症状を呈する腸炎と手術を必要とするイレウスを鑑別することは専門医でも難しい。イレウスのCT画像の読影に慣れていない多くの医師は、腸管の虚血変化、閉塞部位がわからず、正確な診断ができないため、いたずらに経過を観察することも多い。本研究開発でイレウスの診断を正確に、次に行うべき治療を的確に判断できる画像診断補助システムを構築した。本システムは、腸管全体の位置関係を把握し、イレウスの診断及びその閉塞部位を明らかにすることを目指した。 腸管走行解析の改良、解剖学的構造認識結果をもとに腸管走行解析を行う手法を開発し、腸管壁を強調する前処理を導入して誤った短絡を防止することに成功した。また、腸管セグメント間における閉塞区間の長さ、その前後間の腸管径などを分析することで、セグメントの端点から端点までを色付けして表示し、途切れた点や極めて細くなった点を閉塞部位として評価できるイレウス診断補助システムを開発した。