2023 Fiscal Year Annual Research Report
血管壁イメージングMRIと瘤内血流のAI解析による脳動脈瘤破裂点の推定
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21K09117
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
面高 俊介 東北大学, 大学病院, 講師 (90791450)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
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)
杉山 慎一郎 東北大学, 医学系研究科, 非常勤講師 (30623152)
園部 真也 東北大学, 大学病院, 助教 (30869079)
遠藤 英徳 東北大学, 医学系研究科, 教授 (40723458)
船本 健一 東北大学, 流体科学研究所, 准教授 (70451630)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 瘤壁造影効果 / 造影MRI / 頭蓋内動脈瘤 / 数値流体解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では近年明らかになったMRIにおける脳動脈瘤壁の造影効果を破裂点の予測に応用し、さらにCFD (数値流体解析: computational fluid dynamics) 解析及びAI (人工知能: artificial intelligence) 解析を組み合わせることで、従来は主に形態学的特徴から予測していた破裂点をより高い精度で予測する手法を確立する。前年に引き続き当該当年度は後ろ向き研究として患者データの収集・解析を行った。画像データ（MRI及び脳血管撮影の3次元データ）を院内放射線サーバーからPCへ移す作業については予定していた約400例分に加えさらに約400例分の移行を達成することができた。今後他の検討にも応用可能なデータベースの構築が進んでいる。移行した画像データを用いて画像解析ソフトを用いた瘤壁造影効果の評価、流体解析ソフトを用いたCFD解析を行った。破裂点の予測にはMRIにおける瘤壁造影効果が極めて有用であり、従来の方法やCFDを用いた予測に比べても予測精度が高いとの結果が得られた。すなわちくも膜下血種の患者さんで術前に造影MRIを行うことで事前に破裂点を予測しうることを示しており臨床的に意義深い結果が得られた。関連する検討として同データベースを用いて切迫破裂例における瘤壁臓絵効果に関する検討を行い論文化（Omodaka S et al. J Neurosurg. 2022）、学会発表 (脳神経外科総会2021, Stroke 2022)を行い、瘤壁造影効果の臨床的意義を発信した。本研究についても学会発表 (脳神経外科総会2022, Stroke 2023)を行い論文化については現在投稿準備中である。
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