定量肺血流SPECT/CTと機械学習による肺高血圧症診断法の開発

肺高血圧症は現在でも難治性の疾患であり、適切な診断、治療選択など課題が多い。肺高血圧症の中でも指定難病である肺動脈性肺高血圧症および慢性血栓塞栓性肺高血圧症の診断においては肺血流シンチグラフィが用いられているが、Planar像での視覚評価である。肺血流SPECT/CTを用いた、低侵襲で、より客観的、定量的な評価法、更には機械学習を加えたより適切な診断法を見出せれば、肺血流SPECT/CTは重症度および治療効果、予後予測の画像バイオマーカーとなることが期待され、本研究の目的としては、肺高血圧症診断に役立つ99mTc-macroaggregated albumin（MAA）を用いた肺血流SPECT/CTによる適切な定量的パラメータを、機械学習を用いて、明らかにすることと、肺高血圧症におけるMAA-SPECT/CTの定量的パラメータと重症度、治療効果、予後との関連を明らかにすることである。現在、肺高血圧症を主とした症例を対象に99mTc-MAAを用いた肺血流シンチグラフィのPlanar像、SPECT/CTの画像データの収集を行い、肺高血圧症の臨床評価、臨床データの収集も行っているところである。今後、得られた肺血流画像より、肺のSegmentation、抽出、解析を行い、様々な特徴量の数値パラメータの算出を行い、肺高血圧症のない症例と肺高血圧症（PAH、CTEPH）の症例との間での様々な特徴量の数値パラメータの違いについて機械学習での解析を進めていく予定である。また症状に基づく重症度について、 NYHA心機能分類とWHO肺高血圧症機能分類、スワンガンツカテーテルによる血行動態、心エコーデータなどを用いて評価を行い、肺血流画像パラメータとの間での解析をすすめていく予定である。

肺高血圧症は現在でも難治性の疾患であり、適切な診断、治療選択など課題が多い。肺高血圧症の中でも指定難病である肺動脈性肺高血圧症および慢性血栓塞栓性肺高血圧症の診断においては肺血流シンチグラフィが用いられているが、Planar像での視覚評価である。肺血流SPECT/CTを用いた、低侵襲で、より客観的、定量的な評価法、更には機械学習を加えたより適切な診断法を見出せれば、肺血流SPECT/CTは重症度および治療効果、予後予測の画像バイオマーカーとなることが期待され、本研究の目的としては、肺高血圧症診断に役立つ99mTc-macroaggregated albumin（MAA）を用いた肺血流SPECT/CTによる適切な定量的パラメータを、機械学習を用いて、明らかにすることと、肺高血圧症におけるMAA-SPECT/CTの定量的パラメータと重症度、治療効果、予後との関連を明らかにすることである。現在、肺高血圧症を主とした症例を対象に99mTc-MAAを用いた肺血流シンチグラフィのPlanar像、SPECT/CTの画像データの収集を行い、肺高血圧症の臨床評価、臨床データの収集も行っているところである。今後、得られた肺血流画像より、肺のSegmentation、抽出、解析を行い、様々な特徴量の数値パラメータの算出を行い、肺高血圧症のない症例と肺高血圧症（PAH、CTEPH）の症例との間での様々な特徴量の数値パラメータの違いについて機械学習での解析を進めていく予定である。また症状に基づく重症度について、 NYHA心機能分類とWHO肺高血圧症機能分類、スワンガンツカテーテルによる血行動態、心エコーデータなどを用いて評価を行い、肺血流画像パラメータとの間での解析をすすめていく予定である。