2022 Fiscal Year Research-status Report

Deep learningを用いた胸部Ｘ線画像における肺高血圧病態分類の取り組み

Research Project

Project/Area Number	21K12706
Research Institution	The University of Tokushima
Principal Investigator	渡部有紀奈徳島大学, 病院, 臨床検査技師 (90747817)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	古徳純一帝京大学, 医療技術学部, 教授 (70450195) 楠瀬賢也徳島大学, 病院, 講師 (70507649)
Project Period (FY)	2021-04-01 – 2025-03-31
Keywords	Deep learninng / 胸部Ｘ線画像 / 肺高血圧病態分類 / 機械学習
Outline of Annual Research Achievements	肺高血圧（PH）は病因が多岐にわたり，その原因によって治療内容が大きく異なる．そのため，正確な診断が適切な治療を行うための肝要となる．しかし一方で，確定診断には侵襲的な右心カテーテル検査 (RHC) が必須であり，PHを疑う全ての患者に対し容易に検査を実施できないのが現状である．それらを踏まえ我々は，単施設後ろ向き研究で人工知能を用いた画像解析による研究を行っている． Deep learningを用いた胸部X線画像における肺高血圧分類モデルを作成し、論文化したモデルを用いた臨床応用について、研究共同施設である帝京大学グループとともに会議を重ねている. 令和4年度は2本の研究内容の論文化にむけて取り組んできた．１つは，PAWP上昇を予測する学習モデルが，従来の指標に加えて心不全患者の臨床転帰の予測能に付加的価値があるか否かの検討である．心不全加療目的で入院した患者 192例（平均年齢69±14歳，男性61％）を対象として，退院前のXp画像を使用し，DL学習モデルを用いて心不全確率を算出し心不全治療後の再入院および心臓死を予測できるか評価した結果，学習モデルを使って検出できた心不全確率は，臨床転帰の悪化と関連していることが判明した．この研究内容については、現在論文投稿中である．もう1本は，早期肺高血圧を検出する強みを生かし，6分間歩行負荷心エコー図検査で運動誘発性肺高血圧と診断された患者を予測できないかについても検討しており，その内容については昨年度、論文が受理された．
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason 2日臨床で学習モデルを用いる有用性について１本の論文が受理された．6分間歩行負荷心エコー図検査で運動誘発性肺高血圧と診断された患者を予測できないかについて検討した内容である。さらに、現在は共同研究グループである帝京大学と会議を重ね、機械学習を使用し、心エコー図検査のルーチン項目で得られた結果と、右心カテーテルの結果を学習させた機械学習モデルを作成し、従来の肺高血圧の評価と比べて分類が優れているか否かについて検討している．さらに肺高血圧の診断率やその根拠について説明可能な分類器を使用することで、個々の患者における機械学習導入による肺高血圧確率とその説明変数の提示が可能となった．この学習モデルの有用性について、現在、学習モデル作成に用いたトレーニングデータセットと異なる、独立したコホートを使用し、その学習モデルの有用性について再検証している段階である．よって概ね順調に進展していると評価した．
Strategy for Future Research Activity	Xpを用いた肺高血圧のクラス分類については概ね推敲できているので、今後はエコー検査や身体所見を組み合わせてより臨床で簡易的に活用できる検査項目を交えて学習モデルを作成し、その有用性を検証していきたいと考えている．エコー検査は肺高血圧のゲートキーパーと称されているが、検査の解釈には専門性が必要である．我々は、機械学習を使用することで肺高血圧の有無やその肺高血圧病因による分類の特徴を検査結果からとらえることができ、診断精度向上に役立つのではないかと考えている．学習モデルはエコー検査と右心カテーテル検査を施行した患者の検査結果であり、学習モデルを作成してその予測率を、専門家による従来の分類による予測率と比較したいと考えている．
Causes of Carryover	コロナのため国際学会に参加しなかったため、当初の計画より少額となり、次年度使用額が生じた．今年度は学会報告を国内・外ともに予定しており，翌年度分と合わせて使用する予定である．