Automatic recognition of the stomach from 3D CT images based on computational anatomy and surgical navigation

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滋賀医科大学医学部附属病院では、胃切除の患者は全症例で、術前および術後に周術期外来において高精細CT画像を撮像しており、腎機能やアレルギーに問題なければ造影CTを施行した。既に撮像した腹部単純3DCT検査画像を20症例解析し、これにあらかじめ「胃」や「肝臓」「膵臓」「血管」「リンパ節」といった周囲組織を認識させた。胃の特徴としては食道から十二指腸まで連続してつながる消化管であり、胃の内容物や腫瘍性病変があってもAIが「胃」と認識できるようになるまで繰り返す。胃以外の周囲臓器を誤って胃と認識してしまった場合には、間違いであることを再度認識させる。このようにしてトライアンドエラーを繰り返すうちに、最終的にはAIのみで胃と周囲臓器の境界が認識できるように学習させた。胃の支配血管の学習では、例えば左胃動脈であれば大動脈から始まり腹腔動脈、左胃動脈と分枝して最終的に胃に行き渡る連続した索状物として覚え込ませた。腹腔内臓器を栄養する血管は複雑で細分化されているため、血管構造を自動認識（血管のみを抽出して解剖学的な名称と対応させる）することができれば、術前診断のみならず術中ナビゲーションにつなげることが可能であり、ロボット手術や鏡視下手術時の操作時において先を読んだ手術を実現可能にすると考える。消化器癌の手術は日常的に行われているが、胃や小腸は常に蠕動し消化機能を有する臓器であり、術後にその運動や機能がどのように変化するかを捉えることは不可能であった。しかしながら臓器の形状や配置について膨大な画像データからAIが判断し、細分化することができれば、臓器の体積や残胃からの排出時間、消化機能、蠕動収縮能を非侵襲的に測定し、「動的な」臓器の評価を行うことが可能であると考える。