人工知能を用いた、胸部X線写真から血行動態指標を予測する方法の開発

• 研究課題/領域番号: 19K17559
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分53020:循環器内科学関連
• 研究機関: 三重大学
• 研究代表者: 鳥羽 修平 三重大学, 医学部附属病院, 助教 (20806111)
• 研究期間 (年度): 2019-04-01 – 2023-03-31
• 研究課題ステータス: 完了 (2022年度)
• 配分額: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円); 2022年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円); 2021年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円); 2020年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円); 2019年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
• キーワード: 人工知能 / 胸部X線写真 / 先天性心疾患 / 血行動態 / 血行動態予測 / 胸部レントゲン写真 / 基盤モデル / 転移学習 / 12誘導心電図 / 小児 / 学校心臓検診 / 胸部X線 / 肺体血流比 / 機械学習 / deep learning

研究開始時の研究の概要

肺体血流比（Qp/Qs）は、先天性心疾患を有する患者における治療方針の決定や手術適応の判断に重要な指標であるが、その正確な測定にはカテーテル検査を必要とするため、測定における侵襲が大きい。本研究では、近年飛躍的に精度が向上している機械学習（いわゆる人工知能、AI）による画像認識技術を用いて、肺体血流比を胸部X線写真から正確に予測する方法を開発する。さらに同手法を他の様々な血行動態指標に応用し、より低侵襲で迅速、簡便な血行動態指標の検査法を開発する。

研究成果の概要

胸部X線写真から先天性心疾患診療における重要な血行動態指標である肺体血流比を予測する人工知能を開発し、特許を出願した。さらにその応用として、成人循環器領域において胸部X線写真から血行動態指標を予測する人工知能や、小児12誘導心電図を自動判読する心電図を開発した。それぞれの成果につき、論文、国内・国際学会で発表した。

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究は、人工知能により胸部X線写真から血行動態（カテーテル検査結果）を予測できることを世界で初めて示し、それが小児・成人を問わず様々な血行動態指標に応用可能であることを示した。より低侵襲かつ簡便な胸部X線写真から血行動態を正確に予測できれば、小児・成人循環器診療において、正確な血行動態評価を頻回に行うことができるようになり、より優れた医療の実現につながる。

研究成果

• [国際共同研究] Boston Children's Hospital(米国)
• [雑誌論文] 先天性心疾患と人工知能－医師を代替するAI，超えるAI－ (2022)
  • 著者名/発表者名: 鳥羽修平, 三谷義英
  • 雑誌名: 循環器内科 巻: 91 ページ: 434-439
• [雑誌論文] Prediction of Pulmonary to Systemic Flow Ratio in Patients With Congenital Heart Disease Using Deep Learning-Based Analysis of Chest Radiographs (2020)
  • 著者名/発表者名: Shuhei Toba, MD; Yoshihide Mitani, MD, PhD; Noriko Yodoya, MD; Hiroyuki Ohashi, MD; Hirofumi Sawada, MD, PhD; Hidetoshi Hayakawa,MD, PhD; Masahiro Hirayama, MD, PhD; Ayano Futsuki, MD; Naoki Yamamoto, MD; Hisato Ito,MD, PhD; Takeshi Konuma, MD, PhD; Hideto Shimpo,MD, PhD; Motoshi Takao, MD, PhD
  • 雑誌名: JAMA Cardiology 巻: - 号: 4 ページ: 449-457
  • DOI: 10.1001/jamacardio.2019.5620
  • 査読あり / オープンアクセス
• [学会発表] Perioperative Changes of Pulmonary to Systemic Flow Ratio Predicted by Deep Learning-Based Analysis of Chest Radiographs in Patients with Atrial Septal Defect (2023)
  • 著者名/発表者名: Yusuke Sugitani, Shuhei Toba, Keishin Hattori, Umezu Kentaro, Yoshihide Mitani, Hirofumi Sawada, Hiroyuki Ohashi, Noriko Yodoya, Kazunobu Ohya, Naoki Tsuboya, Hisato Itoh, Yu Shomura, Masahiro Hirayama, Motoshi Takao
  • 学会等名: 第87回日本循環器学会学術集会
• [学会発表] Quantitative analysis of hemodynamics from chest radiographs using deep learning. (2022)
  • 著者名/発表者名: Tsuji S, Toba S, Sato A, Sugitani R
  • 学会等名: The 4th Annual Meeting of;Japanese;Association for;Medical Artificial Intelligence
• [学会発表] Development of base model for deep learning of chest radiographs. (2022)
  • 著者名/発表者名: Sato A, Toba S, Tsuji S, Sugitani R
  • 学会等名: The 4th Annual Meeting of Japanese Association for Medical Artificial Intelligence. 2022年6月
• [学会発表] 人工知能による胸部X線写真からの定量的血行動態予測 (2022)
  • 著者名/発表者名: 辻 清龍, 鳥羽 修平, 藤本 直紀, 佐藤 綾音, 土肥 薫
  • 学会等名: 第70回日本心臓病学会学術集会
• [学会発表] Application of Deep Learning in Pediatric Cardiology (2021)
  • 著者名/発表者名: Shuhei Toba
  • 学会等名: AHA & JSPCCS joint webinar (Artificial Intelligence and 3D Imaging in Pediatric Cardiology)
  • 国際学会 / 招待講演
• [学会発表] 学校心臓検診心電図における人工知能の応用 (2021)
  • 著者名/発表者名: 鳥羽修平、三谷義英、杉谷侑亮、大橋啓之、澤田博文
  • 学会等名: 日本小児心電図学会学術総会 シンポジウム
• [学会発表] Deep Learning-based Analysis of 12-lead Electrocardiogram for Pediatric Cardiac Disease Mass Screening in School-age Children (2021)
  • 著者名/発表者名: Shuhei Toba, Yoshihide Mitani, et al.
  • 学会等名: 日本循環器学会学術総会 プレナリーセッション
• [学会発表] 学校心臓検診心電図を自動判読する人工知能の開発 (2021)
  • 著者名/発表者名: 鳥羽修平，三谷義英、杉谷侑亮、大橋啓之，澤田博文，淀谷典子，大槻祥一郎、山崎誉斗，梅津健太郎
  • 学会等名: 日本小児循環器学会学術総会 パネルディスカッション
• [学会発表] Deep learning-based analysis of 12-lead electrocardiogram for pediatric cardiac disease mass screening in school-age children (2021)
  • 著者名/発表者名: 鳥羽修平、三谷義英、杉谷侑亮、ほか
  • 学会等名: 第85回日本循環器学会学術集会
• [学会発表] Automated analysis of 12-lead electrocardiogram for pediatric cardiac disease mass screening in school-age children by the combined use of signal processing and deep learning (2020)
  • 著者名/発表者名: 鳥羽修平、三谷義英、杉谷侑亮、ほか
  • 学会等名: American Heart Association Scientific Sessions 2020
  • 国際学会
• [学会発表] Quantitative Analysis Of Chest X-ray Using Deep Learning To Predict Pulmonary To Systemic Flow Ratio In Patients With Congenital Heart Disease (2019)
  • 著者名/発表者名: Shuhei Toba, Yoshihide Mitani, Noriko Yodoya, Hiroyuki Ohashi, Hirofumi Sawada, Hidetoshi Hayakawa, Masahiro Hirayama, Ayano Fusuki, Naoki Yamamoto, Hisato Ito, Takeshi Konuma, Hideto Shimpo, Motoshi Takao
  • 学会等名: American Heart Association Scientific Sessions 2019
  • 国際学会
• [学会発表] 先天性心疾患周術期における、胸部 X 線写真を用いた肺体血流比予測 AI (人工知能)の評価検討 (2019)
  • 著者名/発表者名: 鳥羽修平、小沼武司、石川廉太、山崎誉斗、金田真吏、伊藤 温志、平野 玲奈、夫津木 綾乃、山本 直樹、伊藤 久人、島本 亮、高尾 仁二
  • 学会等名: 第62回関西胸部外科学会学術集会
• [学会発表] Deep learningを用いた，胸部X線写真から肺体血流比を予測する方法の開発 (2019)
  • 著者名/発表者名: 石川廉太、鳥羽修平、三谷義英、大矢和伸、淀谷 典子、大橋啓之、澤田博文、山崎 誉斗、夫津木綾乃、小沼 武司
  • 学会等名: 第55回日本小児循環器学会総会・学術集会
• [学会発表] 胸部レントゲン写真から肺体血流比を予測する回帰モデル（畳み込みニューラルネットワーク）における，精度向上の試み (2019)
  • 著者名/発表者名: 杉谷侑亮、鳥羽修平、大橋啓之、三谷義英
  • 学会等名: 第2回日本メディカルAI学会
• [図書] 「先天性心疾患と人工知能ー医師を代替するAI、超えるAIー」循環器内科, 91(4): 434-439 (2022)
  • 著者名/発表者名: 鳥羽修平、三谷義英
  • 総ページ数: 510
  • 出版者: 科学評論社
• [産業財産権] 評価システム、評価方法、学習方法、学習済みモデル、プログラム (2019)
  • 発明者名: 鳥羽修平、三谷義英、高尾仁二
  • 権利者名: 三重大学
  • 産業財産権種類: 特許
  • 産業財産権番号: 2019-178086
  • 出願年月日: 2019