메이저 사이트를 자동으로 추출하고 결정하는 새로운 기준이 확립되었으며, 이는 Hakim 's Disease의 진단에 유용한 메이저 사이트 (특이 정상 압력 hydrocephalus)에 유용한 뇌 MRI

Hakim 's Disease (특이성 정상 압력 hydrocephalus : inph) (참고 1) (주 1)는 진보적 인 질병이며, 조기 탐지의 경우 Subarachnoid의 불균형 분포 (메이저 사이트) (메이저 사이트) (주 2)를 간과하지 않는 것이 중요합니다. MRI 시험 중 공간. 그러나 메이저 사이트는 고위 포크, 미드 라인 지하실 공간 (주 3) 및 Sylvius Cleft and Basilar Cisterna (주 4)의 크기를 비교하여 결정되며 심실의 모양과 크기는 또한 특수 지식에 영향을 미칩니다. .

Cloud AI 기술 개발 지원 서비스 "Synapse Creative Space"(Fujifilm), 심실, 중간 지하 낙로 공간, Sylvius Fissure 및 Basilar Cisterna는 AI 기술을 개발하는 데 필요합니다 뇌 메이저 사이트에서 영역을 자동으로 추출하고 2024 년 3 월 노화 신경 과학의 프론티어에서 연구 결과를 발표했습니다. 또한이 회사는이 AI 기술을 갖춘 "뇌척수액 공동 분석"앱을 개발하고 같은 달에 의료 기기에 대한 승인을 받았으며 3D 이미지 분석 시스템 "Synapse Vincent Ver7.0"(Fujifilm)을 사용할 수있었습니다. . 그것은 앱으로 출시되었습니다.
이 연구 결과는 2024 년 11 월 4 일에 방사선과 Advances에 발표되었으며, RNSA (North American Radiology Society)가 출판 한 방사선 잡지 자매 논문.

뇌척수액을 축적하는 만성 뇌수종은 60 세가 넘는 노인들에게 더 흔하며, 특히 하킴 병 (INPH)의 발생률은 나이가 들어감에 따라 증가합니다. 증상은 흔들리는, 흔들림, 넓은 다리 위치에서 걷기, 다리를 경찰, 다리가 넓은 위치에서 걷기, 경 사진 현상과 같은 가벼운 걷는 장애로 시작하여 넘어 질 가능성이 높아집니다.

"뇌척수 유체 캘리버 분석"응용 프로그램 (그림 상단), Hakim 's Disease 환자 77 명 (25 명은 알츠하이머 병과 관련이 있음), 알츠하이머 병 환자 256 명, 다른 치매 환자 112 명, 그리고 가벼운인지 a 증상 (MCI) 및 380 명의 건강한 자원 봉사자를 포함하여 총 1,009 개의 3D T1 MRI 이미지를 분석했습니다. Hakim 's Disease 이외의 건강한 개인 및 치매 환자 중에서 메이저 사이트는 10 명에서 관찰되었으며, 전문가 (그림의 중간 열)에 의해 총 101 명 (10%)이 메이저 사이트로 결정되었습니다.
ROC 분석은 메이저 사이트 index : 6.0, venthi index : 3.6, sylhi index : 2.2, auc 값이 0.98 이상인 경우 (감도 : 95% 이상, 특이성 : 90% 이상), 높은 정확도 메이저 사이트를 감지 할 수 있습니다 이러한 지표는 메이저 사이트의 존재 또는 부재를 결정할뿐만 아니라 메이저 사이트 지수가 높을수록 Venthi 지수가 높을수록 심실 확장의 영향이 더 높을수록 Sylvius Cleft 확장이 더 높음을 나타냅니다 강한 효과.
이 연구는 나고야시 대학교, 시가 대학교 의과 대학, 야마마타 대학교, 도쿄 대학교, 도쿄 대학교, 과학 대학교, 라쿠와 카이 오토와 병원, 푸 지 필름 코. 이 연구 그룹은 컴퓨터에서 인간 뇌 혈액 순환 및 뇌척수액의 움직임을 재현하여 인간 뇌의 자연 노화 현상을 시뮬레이션합니다 신진 대사와 관련된 병리학을 밝히기위한 의료 및 공학 협업 및 산업-아카데미아 협력 사이의 공동 연구 프로젝트입니다 (뇌 순환 및 신진 대사를위한 수학적 모델 확립).

・ ai "뇌 메이저 사이트에서 3 개의 영역을 자동으로 추출합니다. (INPH). 뇌척수액 유체 칼리버 분석 앱은 1,009 명의 3D T1 메이저 사이트를 사용하여 확인되었습니다.
・ 메이저 사이트 Index를 사용하여 메이저 사이트 (또는 메이저 사이트가 아님)는 높은 정확도로 정량적으로 결정할 수 있습니다.
・ 메이저 사이트의 심실 확장의 영향은 Venthi 지수에 의해 보충적으로 결정되며 메이저 사이트의 Sylvius Cleft 확장의 효과도 Sylhi 지수에 의해 평가되며 그 특성도 평가됩니다.

메이저 사이트는 Hakim 's Disease (INPH)의 발견에 크게 기여했지만, 높은 포크, 중간 선 하위 뿔 공간 및 Sylvius Cleft 및 Basil Cisterna의 크기를 비교하여 결정되었으며 심실 확대도 관찰되었습니다. 이것은 영향을 미치기 때문에 전문 지식을 가질 필요가있을뿐만 아니라 전문가조차도 판단이 다를 수 있다는 것입니다. 뇌 MRI 이미지에서 메이저 사이트를 결정하는 데 중요한 영역을 자동으로 추출하는 뇌척수의 유체 구경 분석 앱을 사용함으로써, 메이저 사이트의 존재 또는 부재와 함께 메이저 사이트의 수준과 특성을 정량화합니다.

참고 1 Hakim 's Disease : 전통적으로 특발성 정상 압력 hydrocephalus (INPH)라고 불리는 질병과 동의어입니다. 이 질병은 보행 장애,인지 장애 및 요실금을 촉구합니다.
참고 2 : 불균형 적으로 확대 된 지하 낙도 공간 hydrocephalus. 영상 결과에 따르면 실비안 균열과 기저 물통이 확대되었고, 높은 운반 및 중앙 설 쿠스가 좁고, 심실 확대가 동시에 보여지는 것으로 나타났습니다.
참고 3 : 고위급 요새/중간 지하 낙로 공간 : 높은 볼록 성에서 강화 된 설치에 대한 약식. 실비안 균열과 Basilar Cisterna로 알려진 뇌 아래의 심실과 subarachnoid 공간은 뇌를 위쪽으로 넓히고 머리 상단의 뇌 설 쿠스 및 지하 낙로 공간은 뇌 이미지 발견을 압박하고 좁 힙니다.
참고 4 실비안 균열/Basilar Cisterna : 실비안 균열 팽창을위한 약어. 실비안 균열과 Basilar Cisterna로 알려진 뇌 아래의 심실과 subarachnoid 공간은 뇌를 위쪽으로 넓히고 머리 상단의 뇌 설 쿠스 및 지하 낙로 공간은 뇌 이미지 발견을 압박하고 좁 힙니다.
주 5 : 인공 지능 (AI) : 딥 러닝은 인공 지능 기술 중 하나입니다.

・ 교육부 문화, 스포츠, 과학 및 기술 슈퍼 컴퓨터 "Fugaku"결과 생성 가속 프로그램 (차세대 초고속 전자 컴퓨터 시스템)
줄기 사용 결과 촉진) ""Fugaku "(JPMXP1020230118)에서 실현 된 인간 뇌 순환의 디지털 쌍둥이 쌍둥이
・ JSPS 과학 연구, 기본 연구 프로젝트 (a) [연구 주제 이름 : 뇌졸중 위험 예측을위한 분석 시스템 구축-뇌 순환 대사 분석을위한 시스템 구축]
・ JSPS 과학 연구, 기본 연구 프로젝트 (b) [연구 주제 : 뇌 순환 신진 대사 시뮬레이션 모델을 사용한 정상 압력 수혈구의 설명]
・ JSPS 과학 연구, 기본 연구 프로젝트 (b) [연구 주제 이름 : 뇌척수액 및 간질 액의 동적 분석]
・ JSPS 과학 연구, 기본 연구 프로젝트 (c) [연구 주제 : 뇌척수액의 새로운 유체 분석을 사용한 정상 압력 뇌수종 평가]
・ 과학 연구, 기본 연구 프로젝트 (c) [연구 주제 : 인간 뇌 수막 및 척추 신경 뿌리 외피의 미세 구조 및 메이저 사이트 이미지 분석-뇌척수액 배수 시스템]
・ Fujifilm Co., Ltd. [연구 주제 : 3D 이미지 분석 시스템을 사용한 뇌, 뇌척수액 및 뇌 혈류의 동적 분석 및 시뮬레이션]

출판 된 학술 저널 이름 : 방사선학 발전
doi 번호 : 10.1093/radadv/umae027
기사 제목 : 하킴 병 또는 특발성 정상 압력 뇌수종에서 불균형 적으로 확대 된 지하소 공간 뇌수종의 딥 러닝 평가

Yamada Shigeki1, 2)*, ito hiroki3), iseki sensho4,5), kondo toshiyuki5), yamanaka tomoyasu1), tanigawa motoki1), otani tomohito6), II hitoshi7), ota yasuyi 4) Wada Seii 5), 오시마 마리 2), Mase Mitsuto 1)

제휴
1 : Nagoya City University Neurosurgery Department
2 : 정보 및 기술 연구소, 도쿄 대학원 산업 기술 연구소
3 : Fujifilm Co., Ltd.
4 : Tohoku University 고등 기능 장애 대학원
5 : Yamagata University School of Medicine, 내과 제 3 과정, 신경학 분야
6 : 오사카 대학교 (Osaka University)의 기본 공학 대학원 기능 창조부 생명 공학과
7 : 도쿄 과학 대학교 공학 연구소 (이전 도쿄 기술 연구소)
8 : Shiga University of Medical Sciences Course
(*해당 저자)