AIを用いた心臓CTイメージングによる冠動脈硬化の新たな定量的評価システムの構築

基于AI的心脏CT成像构建新型冠状动脉硬化定量评估系统

• 批准号: 22K08216
• 负责人: 中西 理子
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Toho University
• 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-22K08216/
• 关键词: 動脈硬化; 冠動脈疾患; AI（人工知能）; 冠動脈動脈硬化イメ ージング; 心臓CT; 機械学習

冠動脈疾患の予後予測は心血管領域における重要な研究テーマの一つであり、予後改善には高リスクな冠動脈動脈硬化の早期発見と予防、治療介入が必要である。冠動脈動脈硬化イメージングは、血管内超音波検査 (IVUS)もしくは光干渉断層法 (OCT)が一般的であるが侵襲的であるため、冠動脈疾患の予防を目的とした使用には限界がある。一方、心臓CTは実臨床で広く使用されている非侵襲的な検査である。高リスクプラークは心血管イベントの重要因子であるが、心臓CTの定性的高リスクプラークが心血管イベントを起こす頻度は比較的低く、定性評価によるリスク層別の限界も報告されている。近年発表された研究では、心臓CTの定性的高リスクプラーク情報に加え、定量測定で得られた高脂質プラークの総量が心血管イベントと関係する事が報告された。すなわち、心臓CTで定量測定した冠動脈動脈硬化の質や量が重要な予後予測及び治療対象因子となる可能性が初めて示された。このように近年、定性的動脈硬化情報に基づいた従来の心臓CTによる冠動脈疾患の重症度評価および予後予測は、不十分である可能性が示唆されている。そのため、心臓CTで冠動脈の動脈硬化を詳細に定量評価する事が出来れば、重症患者をより正確に層別化できる可能性があると考える。本研究の目的は、心臓CT並びにIVUSもしくはOCTを施行した冠動脈疾患を有する患者に対しAI（人工知能）を用いた冠動脈の定量的動脈硬化の重症度評価を行い、心臓CTによる冠動脈動脈硬化イメージングを用いた新たな重症度の指標を開発する事である。より正確かつ精密に心臓CTによる冠動脈動脈硬化の病態解明をする事が出来れば、一次予防や二次予防にも寄与し、予後改善にも繋がるため、臨床的意義も非常に大きいと考える。

预测冠状动脉疾病的预后是心血管领域的重要研究课题，改善预后需要对高危冠状动脉粥样硬化的早期发现、预防和治疗干预。血管内超声（IVUS）或光学相干断层扫描（OCT）通常用于冠状动脉粥样硬化成像，但由于它们是侵入性的，因此它们在预防冠状动脉疾病方面的应用受到限制。另一方面，心脏CT是一种广泛应用于临床实践的非侵入性检查。尽管高危斑块是心血管事件的重要因素，但心脏CT上定性的高危斑块很少引起心血管事件，而且定性评估的危险分层的局限性也有报道。最近发表的研究报道，除了通过心脏CT获得的定性高危斑块信息外，通过定量测量获得的高脂斑块总量与心血管事件相关。也就是说，首次表明通过心脏CT定量测量的冠状动脉粥样硬化的质量和数量可以作为预后预测和治疗的重要因素。因此，近年来有人提出，基于定性动脉硬化信息的传统心脏CT可能不足以评估冠状动脉疾病的严重程度和预测预后。因此，我们认为，如果能够利用心脏CT对冠状动脉粥样硬化进行详细的定量评估，或许可以更准确地对危重患者进行分层。本研究的目的是利用AI（人工智能）定量评估接受心脏CT、IVUS或OCT的冠心病患者冠状动脉粥样硬化的严重程度，并利用心脏CT评估冠状动脉粥样硬化的严重程度目的是使用 来开发新的严重性指数。如果能够通过心脏CT更加准确、准确地阐明冠状动脉粥样硬化的病理变化，相信将具有重大的临床意义，有助于一级和二级预防，改善预后。