血管壁イメージングMRIと瘤内血流のAI解析による脳動脈瘤破裂点の推定

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本研究では近年明らかになったMRIにおける脳動脈瘤壁の造影効果を破裂点の予測に応用し、さらにCFD (数値流体解析: computational fluid dynamics) 解析及びAI (人工知能: artificial intelligence) 解析を組み合わせることで、従来は主に形態学的特徴から予測していた破裂点をより高い精度で予測する手法を確立する。初年度に引き続き当該当年度は後ろ向き研究として患者データの収集・解析を行った。画像データ（MRI及び脳血管撮影の3次元データ）を院内放射線サーバーからPCへ移す作業については予定していた約400例分が完了した。移行した画像データを用いて画像解析ソフトを用いた瘤壁造影効果の評価、流体解析ソフトを用いたCFD解析を同時に進めているところである。現在のところ中間結果の段階であるが破裂点の予測にはMRIにおける瘤壁造影効果が極めて有用であり、従来の方法やCFDを用いた予測に比べても予測精度が高いとの結果が得られつつある。すなわちくも膜下血種の患者さんで術前に造影MRIを行うことで事前に破裂点を予測しうるとの結果が得られており今後解析が進むにつれて根拠が増すものと予想される。現在移行している画像データはAI解析にも活用でき、将来的にはAI解析も進めることを視野に入れている。本研究に関連する内容で学会発表 (脳神経外科総会2022, Stroke 2023)を行い、瘤壁造影効果の臨床的意義を発信している。