超選択的副腎静脈支脈採血の普及・成功率上昇のための深層学習を用いた新規AI開発

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原発性アルドステロン症は代表的な二次性高血圧症であり、副腎静脈サンプリングはその治療方針決定において不可欠な検査である。昨今では超選択的な区域別副腎静脈支脈採血によってアルドステロン産生腺腫の局在を明らかにすることにより、副腎部分切除術による機能温存が可能な場合がある。しかし、副腎静脈サンプリングは難易度が高く、また区域別副腎静脈支脈採血は一般的に普及しているとは言い難い。本研究では術前造影CTから右副腎静脈同定、カテーテル選定を行う人工知能モデルを開発することにより、超選択的副腎静脈支脈採血の普及・成功率上昇に寄与し、多数の患者に対してより適切な医療を選択することを広く可能とすることを目的とする。術前造影CTから右副腎静脈同定を行う人工知能モデルを開発するために必要な教師モデルを作成するため、2013年4月から2021年3月に施行された副腎静脈サンプリング 392例を対象として、必要な画像データの揃っている症例を検討し、369例が抽出された。本年度はこれらの症例を対象として、副腎静脈サンプリングおよび副腎の画像診断に精通する放射線診断専門医2名により、術前造影CTにおいて、術中Cone-beam CTを参照基準として右副腎静脈を同定し、教師データを作成した。教師データ作成においてはペン入力可能な液晶タブレットを使用することにより、一スライスごとに右副腎静脈の同定、抽出をおこなった。