| 研究課題/領域番号 |
21K07572
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分52040:放射線科学関連
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| 研究機関 | 岩手医科大学 |
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研究代表者 |
吉岡 邦浩 岩手医科大学, 医学部, 教授 (70210648)
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| 研究分担者 |
折居 誠 岩手医科大学, 医学部, 講師 (70508986)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2021年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | Adamkiewicz動脈 / 大動脈瘤 / CT / エックス線CT / 脊髄 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
胸部下行大動脈瘤の手術において、術後対麻痺は重篤な合併症の一つである。
それを回避するための対策の一つとして、CTを用いたAdamkiewicz動脈の術前診断が推奨されている。
しかし、その診断精度は約50％に過ぎず、その描出や評価には熟練や手間が必要で、これが実臨床で実施する場合の大きな妨げとなっている。
そこで、本研究では人工知能の技術を用いて、Adamkiewicz動脈のCT診断を支援する方法を開発し、もって術後対麻痺の回避に貢献する。
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| 研究成果の概要 |
胸腹部大動脈瘤の術前検査として重要なAdamkiewicz動脈の診断は専門医であってもしばしば困難である。そこで、AI（人工知能）の技術を用いてCT画像からAdamkiewicz動脈を自動抽出し、診断を支援するシステムを開発した。その結果、15症例中8症例（53％）でAdamkiewicz動脈を抽出できた。一方で、Adamkiewicz動脈を抽出できなかったのが6例（40％）、前根髄質静脈をAdamkiewicz動脈と誤認したのが1例（7％）であった。
AIを用いることで半数以上の症例でAdamkiewicz動脈を自動抽出可能であることが確認できたが、臨床使用には更なる精度向上が必要である。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
AIを用いることで53％の症例でAdamkiewicz動脈を自動抽出できることが判明した。専門医による同動脈の診断精度も50％程度との報告もあるので、これにほぼ匹敵する精度とも言える。今後自動抽出の精度が向上できればAdamkiewicz動脈の術前診断が非専門医でも専門医と同等以上となり、ひいては大動脈瘤術後の対麻痺の回避に貢献することが期待される。
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