脳MRI定量指標の臨床応用へ：AIを用いた画像駆動型緑内障診断ソフトウェアの開発

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緑内障は本邦において推計400万人が罹患する老年病であり、網膜神経節細胞脱落部位に応じた進行性の視野障害を特徴とする。緑内障では網膜だけではなく中枢視路である視神経から大脳視覚野にまで体系的に変性が及び、MRI技術を用いてこれらの変化を詳細に可視化・定量化する試みが行われているが、未だ臨床応用には至っていない。本研究は脳MRI画像から得られる視野障害の程度を反映する定量指標を、客観的な新たな視機能評価法として臨床応用することを目指す。本研究は既存の知見をもとに脳MRI情報から視機能を予測するモデル構築を行い、さらにAIを活用して高精度の診断性能を持つソフトウェア開発を目指したものである。当初、R4年度は100名のテストデータの収集を予定していたが、コロナ感染の収束が見通せず、データ収集は断念した。代わりに、当該年度では既存の緑内障縦断MRIデータベースの約280症例のデータを用いて、画像解析プログラム開発として、解剖学的3次元T1強調像をFreeSurferにてparcellationを行い、関心領域である後頭葉視覚野をcropして、視野検査の詳細なデータと整合性のある統計モデル作成を開始した。また、並行して既存のデータベースにある白質線維を高精度に描出する特殊MRI画像であるPADRE画像の解析を進め、緑内障に関連した視放線の線維数の減少を反映した新規パラメーターの検索を行った。