血流動態画像解析と人工知能による肺癌術後血栓形成メカニズム解明と予測モデルの開発

2021 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 21K15811
• Research Institution: Kagoshima University
• Principal Investigator: 内匠 浩二 鹿児島大学, 医歯学域鹿児島大学病院, 助教 (50535820)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 4D flow / 肺癌 / 肺静脈血栓 / 人工知能 / CFD

Outline of Annual Research Achievements

左房内血栓形成は脳梗塞発症の重要な原因の一つであるが，近年，肺癌術後の患者において左房や肺静脈断端部に血栓が形成し，それに伴う脳梗塞の発症が報告され，特に左肺上葉切除後の約10%程度の頻度とまれではない重大な合併症として認識されるようになった．その要因はいまだ断定されておらず，予防法に関しても確立されていない．現在，放射線診断画像を用いたさまざまな血流動態解析が開発されており，近年ではコンピュータを利用した血流シミュレーション解析法（computational fluid dynamics: CFD）を応用することで術前に仮想的に術後の血流予測・評価を行うことが可能となった．本研究の目的は以下の２つである．
①放射線血流解析画像や臨床情報を組み合わせたAIによるmultiparametric解析を用いて肺癌術後における左房/肺静脈内血栓形成メカニズムを解明する．
②CFD解析を用いた高度な術前血栓形成予防法を開発・確立する．
本年度は肺癌術前後でMRI撮像を行った症例を対象に、4D flowでの血流変化を計測し，今後のCFD解析を行うための血流情報の収集を行った．また、multiparametric解析のパラメータの一つとしてcine画像を解析することで心機能の評価を行い，血栓形成との関連を評価した．今後はCFD解析と患者背景やCT画像から得られる左房サイズなどの定量的評価も加えて血栓予測を行うモデル作成を行う必要がある．

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

現状では術前術後での肺静脈から左房へ流入する血流量の変化に関する評価が不十分であり，CFD解析まで至っていない．

Strategy for Future Research Activity

これまで得られた術前術後の血流情報をもとに。CFD解析を進め，また同時に心機能解析や術前のCT画像から得られた情報、臨床情報などをもとにしたmultiparameteric解析を進めていく予定である．

Causes of Carryover

コロナの影響により研究成果の発表を行う機会が得られたかった。本年度は学会発表や論文発表の経費、研究を進めるためのソフトウエア開発を中心に使用する予定である。