ディープラーニングを用いた脳動脈瘤の自動検出 : 臨床応用への有用性の検討

概要

［課程－２］
審査の結果の要旨
氏名

越野

沙織

本研究はディープラーニング技術を活用し、頭部 MR Angiography（MRA）画像から未破
裂脳動脈瘤を自動で検出し、医師に提示するコンピューター支援診断（computer-aided
diagnosis; CAD）ソフトウェアの効用検証を目的としたもので、下記の結果を得ている。
1.

非専門医と放射線診断専門医で、CAD ソフトウェアの有無による脳動脈瘤検出能力の
比較を行ったところ、非専門医、放射線診断専門医のいずれでも CAD 無しの読影に比
べて、CAD 有りでの読影の方が脳動脈瘤を検出できた。特に非専門医において脳動脈
瘤の検出能力は格段と向上した。

2.

放射線科の専門医と非専門医、脳神経外科の専門医と非専門医で、CAD ソフトウェア
の有無による脳動脈瘤検出能力の比較を行ったところ、読影医全体では CAD を使用し
た方が読影医の脳動脈瘤検出能力が有意に向上していた。群で比較すると、放射線科非
専門医と脳神経外科非専門医において、脳動脈瘤の検出能力は格段と向上した。

3.

脳動脈瘤を検出する CAD ソフトウェアを用いることで、非専門医の脳動脈瘤検出能力
は専門医に匹敵するほど向上し、教育ツールとして活用できることが明らかとなった。
専門医においては病変の見逃しをサポートするのに有用であることが示唆された。

以上、本研究では脳動脈瘤を検出する CAD ソフトウェアを読影時に併用することで、放
射線科医や脳神経外科医、また非専門医や専門医の読影能力を向上することが明らかとな
った。本研究結果に基づき、この脳動脈瘤検出 AI は日本初の薬事承認を取得し、国内に広
く普及されている。画像診断 AI の先駆けとして既に実用化されており、今後の医療 AI の
技術開発や普及に貢献するものであると考えられる。
よって本論文は博士（医学）の学位請求論文として合格と認められる。