Automatic recognition of the stomach from 3D CT images based on computational anatomy and surgical navigation

基于计算解剖和手术导航的 3D CT 图像自动识别胃

• 批准号: 22K07664
• 负责人: 東口 貴之
• 金额: $ 2.75万
• 依托单位: Shiga University of Medical Science
• 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-22K07664/
• 关键词: 胃癌; 人工知能(AI); computed tomography; 血管構造; 十二指腸; 自動認識; 胃; 3DCT; 人工知能

滋賀医科大学医学部附属病院では、胃切除の患者は全症例で、術前および術後に周術期外来において高精細CT画像を撮像しており、腎機能やアレルギーに問題なければ造影CTを施行した。既に撮像した腹部単純3DCT検査画像を20症例解析し、これにあらかじめ「胃」や「肝臓」「膵臓」「血管」「リンパ節」といった周囲組織を認識させた。胃の特徴としては食道から十二指腸まで連続してつながる消化管であり、胃の内容物や腫瘍性病変があってもAIが「胃」と認識できるようになるまで繰り返す。胃以外の周囲臓器を誤って胃と認識してしまった場合には、間違いであることを再度認識させる。このようにしてトライアンドエラーを繰り返すうちに、最終的にはAIのみで胃と周囲臓器の境界が認識できるように学習させた。胃の支配血管の学習では、例えば左胃動脈であれば大動脈から始まり腹腔動脈、左胃動脈と分枝して最終的に胃に行き渡る連続した索状物として覚え込ませた。腹腔内臓器を栄養する血管は複雑で細分化されているため、血管構造を自動認識（血管のみを抽出して解剖学的な名称と対応させる）することができれば、術前診断のみならず術中ナビゲーションにつなげることが可能であり、ロボット手術や鏡視下手術時の操作時において先を読んだ手術を実現可能にすると考える。消化器癌の手術は日常的に行われているが、胃や小腸は常に蠕動し消化機能を有する臓器であり、術後にその運動や機能がどのように変化するかを捉えることは不可能であった。しかしながら臓器の形状や配置について膨大な画像データからAIが判断し、細分化することができれば、臓器の体積や残胃からの排出時間、消化機能、蠕動収縮能を非侵襲的に測定し、「動的な」臓器の評価を行うことが可能であると考える。

在滋贺大学医院，所有胃切除患者在手术前后均在围术期门诊接受高清CT检查，如果没有肾功能或过敏问题，则进行增强CT检查。他们分析了20例已经拍摄的腹部简单3D CT图像，让它们识别周围的组织，如胃、肝脏、胰腺、血管和淋巴结。胃的一个特点是，它是从食道到十二指肠的连续消化道，如此不断重复，直到AI能够将其识别为“胃”，即使存在胃内容物或肿瘤病变。当胃以外的周围器官被误识别为胃时，让患者再次识别该错误。通过反复试验，人工智能最终被训练能够识别胃和周围器官之间的界限。例如，当学习控制胃的血管时，胃左动脉被教导为一条连续的绳索，从主动脉开始，分支到腹腔动脉、胃左动脉，最后到达胃。供给腹腔内器官的血管复杂且细分，因此如果能够自动识别血管结构（仅提取血管并与解剖名称进行匹配），不仅对于术前诊断有用，而且对于术中诊断也很有用。我们相信它可以与导航连接，使得在机器人手术和关节镜手术中进行可以预测未来的手术成为可能。胃肠道癌症的手术是常规手术，但胃和小肠是不断运动并具有消化功能的器官，无法了解手术后它们的运动和功能如何变化。然而，如果人工智能能够从大量的图像数据中判断和细分器官的形状和排列，我们相信将可以无创地测量器官体积、残留胃的排空时间、消化功能和蠕动收缩力。可以进行“动态”器官评估。