カテーテル選択支援AIを用いたVascular IVRの開発

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カテール選択支援AIを開発する前段階として、確実に挿入可能な最適な先端形状のカテーテルを選択することを目的として、模擬訓練に基づくカテーテル選択の研究を行った。具体的にはIVR術前患者のCTデータを整備して簡易的にSTLへ抽出し、より短時間に3Dプリンターで超高精細3D血管模型を作製し、事前にカテーテル挿入等の 模擬訓練を行うことが可能な環境を整えた。実際に複数の患者治療前に、この方法を用いて血管模型を作製し、模擬訓練を行い、それに基づくカテーテルを選択し、Vascular IVRを施行した。この模擬訓練を用いると、事前に最適なカテーテル形状が把握できるため患者治療が完遂できた。また、比較的容易に血管模型が作製できるため、多くの患者症例への適応が可能であるという事が判明した。また、2019年1月から2020年5月の期間に3D-CTAが撮像された腹部血管造影歴のない332症例から120症例をピックアップし、研究者3名が独立して、腹部動脈のVR画像を視覚的にCHAへのカテーテル挿入の視認性難易度(0.easy：診断カテーテル単独で総肝動脈まで挿入可能 /1.normal：診断カテーテルとワイヤーで総肝動脈まで挿入可能/2.difficult：診断カテーテルでは総肝動脈まで挿入不可能)に基づいて分類した。120例のうち、CHAへの挿入が2.difficultと３名が一致して判定した18例から、10例を選択し3Dプリンターで超高精細3D血管模型を作製し、カテーテル挿入実験を行い、成否・時間の記録を行った。