島根県立中央病院医療局次長 島根大学 客員教授・広島大学 客員教授 井川 房夫 医師らと共同で進めてきた、MRI（磁気共鳴画像診断装置）で撮影されたFLAIR（Fluid Attenuated Inversion Recovery）画像から、脳白質高信号領域を抽出・計測するAI画像診断支援技術に関する論文が掲載されましたことをお知らせいたします。
本論文は、MRIで撮影されたFLAIR画像から白質高信号領域を計測するAI画像診断支援技術の開発を目的としています。このモデルで放射線科専門医が事前にアノテーションを行なったテストデータセット（n=69）を解析したところ、DSC（Dice Similarity Coefficient）0.820の結果が得られました。この結果は、本モデルが医師の読影精度に匹敵することを示します。

【論文情報】
・論文名
Artificial intelligence for volumetric measurement of cerebral white matter hyperintensities on thick-slice fluid-attenuated inversion recovery (FLAIR) magnetic resonance images from multiple centers
・著者
Masashi Kuwabara, Fusao Ikawa, Shinji Nakazawa, Saori Koshino, Daizo Ishii, Hiroshi Kondo, Takeshi Hara, Yuyo Maeda, Ryo Sato, Taiki Kaneko, Shiyuki Maeyama, Yuki Shimahara & Nobutaka Horie
・掲載誌
Scientific Reports volume 14, Article number:10104 (2024)
・DOI
https://doi.org/10.1038/s41598-024-60789-x
・URL
https://www.nature.com/articles/s41598-024-60789-x

・研究のポイント
本論文では、脳ドックで一般的なスライス厚のFLAIR画像のみを用いて白質高信号領域を計測するAIを開発しました。
このAIで推論した白質高信号領域は、放射線科専門医がアノテーションした白質病変領域と高い一致率（DSC=0.820）を示しました。さらに、先行研究で報告されている事例よりも高速な処理が可能です。
将来的にPVH（Periventricular Hyperintensities, 脳室周囲高信号域）とDSWMH（Deep Subcortical White Matter Hyperintensities, 深部皮質下白質高信号域）の分類を目指しており、早期発症の認知症リスクのある症例をスクリーニングすることが最終目標です。

【エルピクセル株式会社について】
エルピクセル株式会社は、ライフサイエンス領域の画像解析に強みを持ち、医療・製薬・農業分野において画像解析技術、とりわけ人工知能技術を応用することで、高精度のソフトウエアを開発してまいりました。医師の診断を支援するAI画像診断支援技術「EIRL(エイル)」、創薬に特化した画像解析AI「IMACEL(イマセル)」を軸に事業を展開しています。コーポレートサイト：https://lpixel.net/
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