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モデルの開発及び検証のための概要

早期肺がんの手術的切除術を実施した67祭ｎ男性患者の3次元U-Net誘導マスクの3次元再フォーマット(A)及び断面CT(B~E)

2021.07.27 10:52

人工知能(AI)医療映像プラットフォームと3D応用ソリューションの代表企業であるMedical IP(メディカルアイピー)社は
国際学術誌の米国臨床栄養ジャーナル(American Journal of Clinical Nutrition)に7月15日掲載された論文を通じて
人工知能(AI)の体成分の分析ソリューション「DeepCatch(ディープキャッチ)」が代謝性疾患および筋肉減少症の予測に活用出来ることを確認した。

DeepCatch(ディープキャッチ)はディープラーニング技術を活用してCT映像で肌、骨、筋肉、内臓脂肪、皮下脂肪など体成分を自動分析し、
それぞれの体積、面積、重量などを数値情報として算出するAIソフトウェアである。

論文によると、DeepCatchを活用した場合、CT映像で筋肉量、脂肪量、骨密度等の全身(Whole-body)の体成分を正確に分割できることは勿論、
領域別び数値情報を通じて筋肉減少症及び代謝性疾患の評価を補助できることが確認された。

今回の研究は、ソウル大学校病院び放射線科のS.H.YOON(ユン·スンホ)教授、
延世(ヨンセ)大学校セブランス病院の内分泌内科のY.M.LEE(イ・ユミ)、N.K.HONG(ホン·ナムギ)教授が主導して、
各病院が保有しているCTデータをDeepCatchで分析した。

その後これを通じて出された結果値の精度を、韓国内の2機関やフランスの1機関のデータで検証し、
臨床的有用性は韓国地域社会のお年寄りコホートデータを利用して検証した。

研究チームは「筋肉減少症は高齢化社会で主に取り扱われるべきの代表的な老人疾患であるのに、別途の精密検査が必要な限界点のせいで低評価されてきた」とし、
「今回の研究で毎年数百万件以上撮影されるCT映像を通じて、追加精密検査が無くても全身体成分を3次元測定し、
AI技術を活用して連携疾患を予測できることが確認された」と説明した。

続いて「DeepCatchを通じて従来確保されたCT映像から、今まで低評価されてきた筋肉減少症を肥満とともに総合的に評価できるツールを備えることになって」とし
「AIで分割された全身の部位別体成分は効率的な多臓器AIソリューション、メタバースなどの3次元視覚化、3Dプリンティングなどで具現できる」と
DeepCatchを基に様々な派生技術が開発されることを示唆した。

実際に、従来は筋肉減少症の診断のためにhandgrip strength(握力)、chair stand(椅子に座って起きる)、
Timed get up and go(立って歩く)検査などが必要で、このような過程は対面検査が必要で検査過程にかかる時間が多く、手続きが煩わしかった。

また従来の体成分分析方式のDXA(Dual-energy X-ray Absorptiometry, 二重エネルギーX線吸収計測法),
BIA(Bioelectrical Impedance Analysis, 生体電気インピーダンス分析)などは3次元分布が把握できないのは勿論、
胴体骨格筋質量データを提供できなかったり内臓脂肪を正確に測定するのに一部の限界を持っていた。
このような点でDeepCatchは老人疾患検査の効率性、正確性、安全性を極大化するものとみられる。

それだけでなく、最近は米国の公共科学学術誌「PLOS ONE」に掲載された論文を通じてDeepCatchがCTで正確に腹囲を測定し、
過体重、肥満患者を発見できるという研究結果が発表された。巻き尺を使って腰を測った腹囲を、非対面でも正確に測定できるようになったのである。

Medical IP社の代表取締役のS.J.PARK(パク·サンジュン)氏は「過体重、腹部肥満、筋肉減少など体成分の変化は世界的な健康問題であるだけでなく、
老化に伴うため、高齢化社会でこれを正確に分析する技術の需要は持続的に増大される」と説明した。

続いて「現在複数の病院と適応症および分析領域を拡大のための臨床研究を進めており、
年内にはCT撮影と同時に様々な疾患の危険度を予測、スクリーニング機能を搭載することまで予想され、
病院、検診センターなど様々な分野で活用できるようにする」と述べた

一方、人工知能(AI)体成分分析ソリューション「DeepCatch」の研究結果は15日、米国臨床栄養ジャーナル「Clinical Nutrition」に
「体成分評価のための全身CTイメージの自動体積分割のための深層ニューラルネットワーク
(Deep neural network for automatic volumetric segmentation of whole-body CT images for body composition assessment)」とのタイトルで掲載された。


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