脳動脈瘤自動検出

脳動脈瘤は、脳動脈の一部がこぶのように異常に膨らんだ病態です。ひとたび破裂すればくも膜下出血を引き起こし、致命的になることがあります。

破裂前の動脈瘤 (unruptured aneurysm) を確実に検出することが重要ですが、複雑に分岐する血管の小さな膨隆を発見することは、画像診断専門医にとっても難しいことがあります。

Convolutional Neural Networkを用いた脳動脈瘤検出

本研究では、convolutional neural network (CNN) を用いた脳動脈瘤の自動検出を試みています。

各ボクセルに対して「そこを中心とする小領域に maximum intensity projection (MIP) を複数方向から適用した画像」を生成し、CNNによって動脈瘤か正常領域かを分類しています。

脳動脈瘤CADの有用性に関する長期検証

東大病院では、CIRCUSプロジェクトの一貫として、脳動脈瘤AIの有用性に関する長期検証に取り組んでいます。

読影実験ではない一般的な日常臨床の環境において、放射線科医が脳動脈瘤CADを併用して読影することで、見つかる動脈瘤が約10%増加することを証明しました。

HoTPiG 特徴量を用いた動脈瘤検出

HoTPiG 特徴量は、脳血管の 3 次元画像を隣接するボクセルを繋ぐようなグラフと見なして計算する特徴量です。

この特徴量は、血管のように枝分かれする構造における形態学的な変異を検出するのに向いており、屈曲や回転に対して頑強です。