AIを活用した3D心臓超音波動画像からの心筋運動自動解析法の研究

基于AI的3D心脏超声视频自动心肌运动分析方法研究

• 批准号: 20K12674
• 负责人: 穂積 健之
• 金额: $ 2.75万
• 依托单位: Wakayama Medical University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2022-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K12674/
• 关键词: 心筋運動; 心臓超音波; 人工知能

心疾患はじめ各種疾患の治療・管理に、心臓超音波検査による心筋運動異常の診断は重要である。しかし、超音波動画像から心筋運動異常を的確に診断するには、適切な画像描出と熟練医による診断が必要である。近年、人工知能（AI）を活用し、深層学習（ディープラーニング）に基づく医用画像診断支援システム開発が行われている。超音波動画像にAIを活用することで、熟練医相当の心筋運動異常の診断が可能と期待される。しかし、心筋運動異常の診断は、動画像で行う必要があるため、動画像を用いた学習が必要となる。今回の研究では、心臓超音波法動画像から、AIを活用したコンピューター診断支援システムを開発し、そのシステムを用いることで、熟練医相当の心筋運動異常の自動診断が可能か検討することを計画した。研究代表者の施設で保存されている心臓超音波デジタル動画像ファイリングから、心筋運動評価に適した画質と判断された心尖部３断面の心臓超音波動画像を解析用画像として、心筋を16分画に分け、各分画の心筋運動をスコア化による心筋運動評価を行い、解析データとして準備した。これらデータを用いて、ディープラーニングに基づく各分画の心筋運動自動解析アルゴリズムの開発を試み、心尖部１断面６分画について、心筋運動自動解析アルゴリズムの作成を行った。他の心尖部2断面10分画についても、同様の方法で心筋運動自動解析アルゴリズムの作成を試みている途中であったが、研究代表者が所属施設を退職すし、科研費指定機関に就職する予定がないため、研究を中止することとなった。

Cardiac diseases are important for the treatment and management of various diseases, and for the diagnosis of cardiac muscle movement abnormalities by cardiac ultrasound examination. Ultrasonic animation imaging is necessary for accurate diagnosis of abnormal cardiac muscle movement, and appropriate imaging is necessary for skilled diagnosis. In recent years, the development of artificial intelligence (AI), deep learning, and basic medical imaging support systems has been under way. The diagnosis of abnormal cardiac muscle movement is possible and expected by skilled doctors. The diagnosis of abnormal cardiac muscle movement is necessary for animation. This study aims to explore the possibility of automatic diagnosis of abnormal cardiac muscle movement by skilled doctors through the development and application of AI in cardiac ultrasound imaging. The research representative's design saves the cardiac ultrasound animation images, analyzes and judges the quality of the cardiac motion animation images of the apical 3 sections, and analyzes the cardiac motion evaluation images of the cardiac muscle 16 sections, analyzes and prepares the cardiac motion evaluation images. The automatic analysis of cardiac muscle motion in each sub-picture is carried out in the middle of the middle of the middle. The two sections of the apex of the heart are divided into two parts: the first part is divided into three parts: the first part is divided into three parts: the first part is divided into four parts: the second part is divided into three parts: the first part is divided into four parts: the first part is divided into three parts: the first part is divided into four parts: the second part is divided into four parts: the third part is divided into four parts: the fourth part is divided into four parts: the