AIを用いたCTからの門脈圧亢進症の診断プログラムの開発-無侵襲診断へ

使用人工智能从 CT 开发门脉高压诊断程序 - 走向无创诊断

基本信息

批准号：
22K07752
负责人：
山本晃
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Osaka Metropolitan University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K07752/
关键词：
人工知能門脈圧亢進症肝硬変 CT

项目摘要

門脈圧亢進症は慢性肝疾患などを理由として、門脈圧が上昇することによる様々な症状、合併症の総称である。合併症は、食道胃静脈瘤出血、難治性腹水、肝性脳症、黄疸などであり、それぞれ致命的な疾患である。これらの門脈圧亢進症の診断基準のゴールドスタンダードは、門脈肝静脈圧格差（Hepatic venous pressure gradient: HVPG）測定であるが、侵襲的であり、より低侵襲な推定法が望まれている。今回の研究は、腹部CT画像をAI（artificial intelligence:人工知能）を用いた方法で解析し、門脈静脈圧格差を類推するアルゴリズムを作成することが目的である。本研究のステップは、①症例の蓄積　②アルゴリズムの作成　という２段階のステップからなるが、①症例の蓄積は過去のデータを用い、件数としては300例程度確認できた。詳細な条件設定は次年度以降の課題とする。②アルゴリズム作成に関しては、基盤アルゴリズムの作成を行った。肝臓の画像から肝細胞癌が早期再発するかという研究を行い、同様の基盤アルゴリズム（アウトカムが肝癌の再発と門脈圧亢進症の有無であるため調整は必要だがほぼ同様のアルゴリズムが使用できる）と考えられた。その結果、症例数が少なく苦慮したがdeveloping data433例,　validation data55例, test data55例でAUC=0.79と高い数字を得ることができる基盤アルゴリズムを作成しえた。その結果より本研究では8：1：1程度の割り付けで充分な結果が得られるであろうことが推定できた。またAIが解析にどの部位を注力したかを示すヒートマップも作成が可能であることが確認できた。2023年度よりは2022年度に確立した基盤アルゴリズムと症例抽出法をもってデータを抽出、基盤アルゴリズムにあてはめ、調整、検証する予定である。

门户高血压是由于慢性肝病和其他因素引起的门静脉压力引起的各种症状和并发症的一般术语。并发症包括食管胃静脉曲张出血，难治性腹水，肝脑病和黄疸，都是致命的疾病。门户高血压的诊断标准的金标准是测量门户肝静脉压力梯度（HVPG），但需要一种侵入性且侵入性较低的估计方法。这项研究的目的是使用AI（人工智能）方法来分析腹部CT图像，并创建一种算法，以吸收门户静脉压力差异。这项研究的步骤包括两个步骤：1）案例的积累，2）算法的积累，但是1）使用过去的数据使用了病例的积累，并在大约300份中确认了病例的数量。将在下一个财政年度及以后设置详细条件。 2）关于算法的创建，我们创建了基础算法。我们调查了肝细胞癌是否早日从肝图像中复发，并认为这是一种类似的基本算法（尽管必要调整是必要的，因为结果是肝癌和门静脉高血压的存在或不存在，但几乎可以使用相同的算法）。结果，情况的数量很少，我们正在挣扎，但是我们能够创建一种基本算法，可以为433个制定数据，55个验证数据和55个测试数据获得高数量的AUC = 0.79。从结果来看，据估计，在这项研究中，大约8：1：1的分配将导致足够的结果。还可以确定可以创建一个热图，以显示分析中针对哪些AI的零件。从2023年开始，将使用基本算法和2022年建立的情况提取方法提取数据，并将应用于基本算法，调整和验证。