Development of AI-based Calcium Score Using non-ECG Gated CT for Prediction of Future Cardiovascular Events

使用非心电门控 CT 开发基于人工智能的钙评分，以预测未来心血管事件

• 批准号: 21K08088
• 负责人: 代田 浩之
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Juntendo University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K08088/
• 关键词: 冠動脈石灰化スコア; 心電図非同期下胸部単純CT画像; 人工知能

令和4年度で心電図非同期下胸部単純CTから石灰化スコアを計測するアルゴリズムのもととなる心電図同期下胸部単純CTから石灰化スコアを自動測定するディープラーニングを用いたアルゴリズムの開発を終了した。当施設で後ろ向きに収集した心電図同期下胸部単純CT500例と造影CTの結果を基に非造影CT画像を構築した60例を教師データとしてハートラベリング法という冠動脈枝ごとにLM、LAD、RCA、LCXをラベリングしそれぞれの枝ごとの石灰化スコアも正確に算出できるアルゴリズムを構築し、それを畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いたAIモデルに組み込むことで、冠動脈全体のみならず血管別の冠動脈石灰化スコア（CAC score; CACS）を高精度で自動算出することに成功した。当施設で前向きに収集した409例のCTデータを用いた内的バリデーションではCACSリスクカテゴリを高精度で予測し（Cohen's kappa statistic=0.89）、血管別のCACSについても極めて高い精度で算出した（R=0.88 [LMT], 0.99 [LAD], 0.94 [LCX], 0.99 [RCA]）。さらに450例のスタンフォード大学から提供されているCTデータで外的バリデーションを行ったところ、内的バリデーション同様にCACSリスクカテゴリ、（Cohen's kappa　statistic=0.95）、血管別のCACSいずれも高い精度の算出が認められた（R=0.85 [LMT], 0.98 [LAD], 0.98 [LCX], 0.99 [RCA]）。心電図非同期下胸部単純CTから石灰化スコアを計測するアルゴリズムについては心電図同期と非同期の胸部単純CTを前向きに収集した400例のデータセットをもとに開発を進めている。

2020财年，我们完成了利用深度学习自动测量心电门控胸部平扫CT钙化分数的算法的开发，这是心电异步胸部平扫CT测量钙化分数算法的基础。使用心脏标记方法对每个冠状动脉分支进行 LM、LAD、RCA、LCX，使用我们机构回顾性收集的 500 例心电门控胸部平扫 CT 病例以及基于增强 CT 结果构建的 60 幅非造影 CT 图像作为训练数据. 标签通过构建可以精确计算每个分支钙化分数的算法，并将其纳入使用卷积神经网络（CNN）的AI模型中，我们不仅可以计算整个冠状动脉的冠状动脉钙化分数，还可以计算冠状动脉的钙化分数。每条血管的钙化评分（CAC我们成功地实现了高精度的自动计算分数（CACS）。在使用我们机构前瞻性收集的 409 名患者的 CT 数据进行的内部验证中，CACS 风险类别的预测具有很高的准确性（Cohen 的 kappa 统计量=0.89），并且按血管计算的 CACS 也具有极高的准确性（R =0.88 [LMT]， 0.99 [LAD]、0.94 [LCX]、0.99 [RCA]）。此外，当我们使用斯坦福大学提供的 CT 数据对 450 例病例进行外部验证时，我们发现 CACS 风险类别（Cohen's kappa 统计=0.95）和血管特异性 CACS 的计算精度都很高，与内部验证类似（R=0.85 [LMT]、0.98 [LAD]、0.98 [LCX]、0.99 [RCA]）。我们正在开发一种算法，用于根据 400 例前瞻性收集心电图门控和异步胸部平扫 CT 数据集的心电图异步胸部平扫 CT 来测量钙化评分。

项目成果

Fully-automated coronary calcium quantification on gated cardiac CT using deep-learning with novel heart-labeling method

使用深度学习和新颖的心脏标记方法在门控心脏 CT 上进行全自动冠状动脉钙定量

• 发表时间: 2023
• 作者: Daigo Takahashi; Shinichiro Fujimoto; Yui O. Nozaki; Ayako Kudo; Yuko O. Kawaguchi; Kazuhisa Takamura; MD; Makoto Hiki; MD; Hiroyuki Daida; Eisuke Sato; Nobuo Tomizawa; MD; Hiroyuki Daida; Tohru Minamino
• 通讯作者: Tohru Minamino

Fully-automated coronary calcium quantification on gated cardiac CT using deep-learning with novel heart-labeling method

使用深度学习和新颖的心脏标记方法在门控心脏 CT 上进行全自动冠状动脉钙定量

• 发表时间: 2023
• 作者: Daigo Takahashi; Shinichiro Fujimoto; Yui O. Nozaki; Ayako Kudo; Yuko O. Kawaguchi; Kazuhisa Takamura; MD; Makoto Hiki; MD; Hiroyuki Daida; Eisuke Sato; Nobuo Tomizawa; MD; Hiroyuki Daida; Tohru Minamino
• 通讯作者: Tohru Minamino