脳と脳脊髄液の自動抽出・領域分割とAI-CAD - 前田, 修作; 武石, 直樹; 渡邉, 嘉之; 谷川, 元紀; 伊井, 仁志; 山田, 茂樹; 間瀬, 光人; 伊藤, 広貴; 大谷, 智仁; 松政, 宏典; 和田, 成生; 大島, まり (Transactions of Japanese Society for Medical and Biological Engineering, 2023)
【背景・目的】我が国では3D MRI画像から内側側頭部脳領域の萎縮度を評価するVSRADが脳ドック等で広く使われてきた。2020年に発売されたSYNAPSE VINCENTの脳区域解析アプリは脳と脳脊髄液をAIで26区域に自動分割できる。2022年より運用が始まったクラウド型AI開発支援サービスSYNAPSE Creative Space (CS)は特定関心領域を抽出し、病的所見の有無を自動判定するAIを医療者自らが作成できる。これらを活用した医療・脳ドックの未来を紹介する。【方法】健常成人133人に3T MRIで3D T1-MPRAGE画像を撮影。脳区域解析アプリで、前頭葉、頭頂葉、側頭葉、後頭葉、海馬、小脳、脳幹等21領域と、各脳室、くも膜下腔の5区域に自動分割、体積割合を算出し、局所脳と髄液の加齢性変化を検証。SYNAPSE CSで特発性正常圧水頭症(iNPH) に特徴的な画像所見DESHを自動判別すべく、頭蓋内CSF、脳室とくも膜下腔2領域の領域分割と脳室拡大(VD)、高位円蓋部・正中くも膜下腔狭小化(THC)、シルビウス裂開大(SFD)の自動判定を推論。【結果】20歳以降加齢とともに大脳皮質灰白質は直線的に減少し、大脳辺縁系等の皮質下灰白質は維持され、白質は40代までわずかに増加後、急速に減少。一方、くも膜下腔は直線的に増加し、脳室は60代以降に増加。SYNAPSE CS によるiNPHのDESH、VD、THC、SFDの定量的自動判定は十分な精度であった。【結語】従来、「脳委縮」や「DESH」は医師の主観で評価されてきたが、今後はAIを活用した各脳区域の体積割合による脳委縮やDESHの自動判定など、数値で客観的に評価される。