Development of the diagnostic imaging supporting system for the artery of Adamkiewicz

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・胸腹部大動脈瘤手術における術後対麻痺は重篤な合併症であるが、3～20％程度の頻度で発生している。その回避には術前のCTによるAdamkiewicz動脈の同定が有用であることが知られており、診療ガイドラインでもその実施が推奨されている。しかし、CTによるAdamkiewicz動脈の描出や評価には専門的な知識や熟練が必要であり、このことがAdamkiewicz動脈の術前評価を困難にすると同時にその普及の障害となっている。本研究の目的は、AI（artificial intelligence）の技術を用いて、非専門家や初心者であっても可能なAdamkiewicz動脈の診断を支援するシステムを開発することである。・臨床的にAdamkiewicz動脈の術前評価の適応となった大動脈瘤を持つ症例に対して超高精細CTを用いて撮影し、側副血行路を含めたAdamkiewicz動脈の評価を行った。Adamkiewicz動脈の診断は先行研究に倣いCPR(Curved planar reformation)画像での連続性の視覚的な4段階評価を採用した。・上記によりAdamkiewicz動脈が描出されていると診断された症例を対象として、Adamkiewicz動脈および前根髄質静脈のsegmentationを行いAI(深層学習)用の教師データを作成した。それをAIに学習させて検証用のデータでAdamkiewicz動脈を特定可能か調査した。・この作業をくり返し、教師データを増やすことで診断精度の向上を目指す。最終的にはAdamkiewicz動脈と静脈を正しく判別することでAdamkiewicz動脈を正しく診断し、次の段階としてCPR画像作成を支援する機能も持たせることを目標とする。