血流動態画像解析と人工知能による肺癌術後血栓形成メカニズム解明と予測モデルの開発

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左房内血栓形成は脳梗塞発症の重要な原因の一つであるが，近年，肺癌術後の患者において左房や肺静脈断端部に血栓が形成し，それに伴う脳梗塞の発症が報告され，特に左肺上葉切除後の約10%程度の頻度とまれではない重大な合併症として認識されるようになった．その要因はいまだ断定されておらず，予防法に関しても確立されていない．現在，放射線診断画像を用いたさまざまな血流動態解析が開発されており，近年ではコンピュータを利用した血流シミュレーション解析法（computational fluid dynamics: CFD）を応用することで術前に仮想的に術後の血流予測・評価を行うことが可能となった．本研究の目的は放射線血流解析画像や臨床情報を組み合わせたAIによるmultiparametric解析を用いて肺癌術後における左房/肺静脈内血栓形成メカニズムを解明することである．本年度は肺癌術後特に左上葉切除後の症例でCTとMRI撮像を行った症例を対象に，4D flowでの血流変化を計測し，今後のCFD解析を行うための血流情報の収集を行った．また，multiparametric解析のパラメータの一つとしてCT画像での左房容積やMRIでのcine画像を解析することで左房機能の評価を行い，血栓形成との関連を評価した．左房容積が大きいほど，左房機能が低下した症例ほど，術後血栓を形成することが分かった．また患者背景としてCHA2DS2-VASCスコアが高いほど，肺静脈断端部血栓形成が起こりやすいことが分かった．