取組事例

　頭蓋内動脈解離は脳梗塞、くも膜下出血の原因になりうる。しかしながら画像変化が軽微なことも多く、動脈硬化性変化との画像上での鑑別が困難とされてきた。本研究では高感度MRIとAI診断を組み合わせることで、精度の高い頭蓋内動脈解離の画像診断を行うことを目的とする。具体的には、撮像された3DT1強調画像において、①血管を自動的に認識し、②血管の中心を自動的に抽出し、③血管に沿ったaxis画像を自動的に作成し、④そのaxis画像に対して血管の中心を通る車軸状の4軸以上のプロファイルカーブを自動的に取得する。得られた数値を正常血管・アーチファクト・flap・hematomaに分類し、深層学習における教師データとして役立てる。AI(Deep Neural Network: DNN)の応用方法としては、「3DT1画像からプロファイルカーブを推論するDNN ＋ VADA診断結果を推論するDNN」や 「Attention機構を用いたDNNの応用」が考えられる。

　各メーカーのMRI撮像条件を最適化し、解析精度向上を目指す。さらに汎用性の高いアプリケーションの開発を行い、均てん化を目指す。