血流解剖に基づく未破裂脳動脈瘤分類および新規画像診断システムの提案

基于血流解剖学的未破裂脑动脉瘤分类和新诊断成像系统的建议

• 批准号: 22K09277
• 负责人: 杉山 慎一郎
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Tohoku 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-22K09277/
• 关键词: 脳動脈瘤; 数値流体力学

本研究の目的は、血行動態に基づいた未破裂脳動脈瘤分類の作成、および、破裂リスクの高い群の同定である。有病率が2-6%と極めて高く、MRI装置の普及した本邦において診断例が増加している未破裂脳動脈瘤について、将来、破裂リスクが高く、外科的治療介入を行った方が良いと考えられる群を明らかにする。加えて、「血流」という新しい視点から、脳動脈瘤診療における新規の神経学的モダリティを提案することを目論む。そのための方法論として、本研究では「血流解剖に基づくデータベース・アプローチ」という、極めて独創的な手法を用いている。ここでいう「血流解剖」とは、数値流体力学的解析（computational fluid dynamics解析：CFD解析）を用いて、複雑な脳動脈瘤内の血行動態を時間的・空間的に分割し、その基本構造を認識する作業のことを言う。研究過程は3段階に分けられる。第１段階は、未破裂脳動脈瘤（約６００例）について、血流解剖に基づく分類を行うことである。第２段階は、破裂脳動脈瘤（約３００例）について、親動脈の幾何学的特徴を数値化することである。研究の第３段階は、第２段階において抽出した破裂脳動脈瘤における親動脈の特徴を「識別キー」として、未破裂脳動脈瘤データベースを参照し、破裂リスクの高い群を同定することである。現在、研究の第１段階、すなわち、未破裂脳動脈瘤データベースの構築を終了したが、その分類に際しては、AIデータ解析技術の活用（分類器による自動化）にも取り組むこととなった。また、引き続き、研究の第2段階、すなわち、破裂脳動脈瘤における親動脈の幾何学的特徴に関する検討を行っているところである。

The purpose of this study is to establish the classification, classification and identification of unruptured arterial tumors based on hemodynamics. The morbidity rate is 2-6%, the prevalence of MRI devices in the country is increasing, the number of unruptured aneurysms is increasing, the number of ruptured aneurysms is increasing, surgical intervention is improving, and the number of patients is increasing. Add "blood flow" and "new viewpoint" to discuss the new rules of neurology in the diagnosis and treatment of aneurysms. The methodology of this study is based on "blood flow anatomy" and "extremely original" techniques. "Anatomy of blood flow" and "computational fluid dynamics analysis"(CFD analysis) are used to analyze the dynamics of blood flow in the aneurysm, time, space, and basic structure. The research process consists of three stages. The first stage is reverse, unruptured aneurysm (about 600 cases), blood flow anatomy and basic classification. In the second stage, the geometric characteristics of the ruptured and ruptured arteries (about 300 cases) were numerically evaluated. In the third and second stages of the study, the characteristics of the parent artery were extracted from the ruptured artery tumor, and the characteristics of the parent artery were identified. At present, the first stage of the study, the construction of unruptured arterial tumors, the classification of AI data analysis technology (classifier automation), and the selection of groups. The second stage of the study is to discuss the geometric characteristics of the parent artery.