메이저 사이트를 자동으로 추출하고 결정하기위한 새로운 기준이 확립되었으며, 이는 Hakim 's Disease 진단에 유용한 메이저 사이트 (뇌 MRI에서 영역을 자동으로 추출하고 결정하여 Hakim's Disease의 진단에 유용합니다

Hakim 's Disease (Hakim's Disease (Idiopathic 정상 압력 hydrocephalus : inph) (주 1), 보행 장애, 건망증 및 요실금의 세 가지 징후로 알려진 진보적 인 질병이며, 조기 검출을 위해서는 초기에 비판적 분포를 내려다 보는 것이 중요합니다. 그러나 메이저 사이트는 높은 포 트렉 투스, 미드 라인 지하 노이드 공간 (주 3)의 크기를 Sylvius Fissure 및 Basilar Cisterna (주 4)와 비교하여 결정되며 심실의 모양과 크기도 영향을 미치므로 전문 지식이 필요합니다. 따라서, 메이저 사이트를 결정하는 데 사용되는 세 가지 특정 영역을 자동으로 추출하는 뇌척수액 유체 캘리버 분석 앱을 사용하여, 우리는 1,009 명의 건강한 자원 봉사자의 뇌 MRI와 치매 환자의 뇌 MRI를 분석하여 하킴 병과 알츠하이머 병을 포함하여 치매 환자를 분석하고 "뇌척수 유체 칼리버 분석"앱을 사용하여 메이저 사이트를 결정하는 데 사용했습니다.

클라우드 기반 AI 기술 개발 지원 서비스 "Synapse Creative Space"(Fujifilm)를 사용하여, 우리는 심실의 세 가지 영역, 고조류, 중간 선 하위 나이드 공간, 실비우스 균열 및 기본 Cisterna, Brain MRI의 Sylvius Fissure 및 Basiler Cisterna를 자동으로 추출하는 AI 기술을 개발했습니다. "뇌척수액 공동 분석"앱은이 AI 기술을 갖춘 앱이며 같은 달에 의료 기기로 승인을 받았으며 3D (3D) 이미지 분석 시스템 "Synapse Vincent Ver7.0"(Fujifilm)의 앱으로 출시되었습니다. 이 연구에서 우리는 1,009 명의 건강한 자원 봉사자 및 하킴 병, 알츠하이머 병, 경미한인지 감소 (MCI) 및 기타 건강한 자원 봉사자들의 3D T1 MRI 이미지를 분석하여 뇌척수액 칼리버 분석 앱을 분석했습니다. 또한 메이저 사이트를 결정하는 데 사용 된 3 개의 지표가 자동으로 계산되었습니다 : 메이저 사이트 Index = (심실 + Sylvius Cleft, Basilar Cisterna) / 고위 요새, 중간 기간 지수 공간, venthi index = ventricle / 고위대, 중기 서브 아라흐 니노이드 공간 및 sylhi index = sylhi in and ran and rank rank rankna / ran rank indep and ran rangna index, sylhiin index = sylhiin indep. 공간. 각 지수에 대한 최적의 임계 값은 ROC 분석을 사용하여 결정되었고, 메이저 사이트는 95% 이상 및 90% 이상의 민감도로 검출되었고, 새로운 표준은 Venthi 지수 및 실비우스 균열 및 기저 지수를 사용하여 심실 확장의 효과를 정량화하기 위해 확립되었다.
이 연구 결과는 2024 년 11 월 4 일 방사선 학회 (RNSA)가 출판 한 방사선 잡지 자매 논문에 발표되었습니다.

뇌척수액을 축적하는 만성 뇌수종은 60 세가 넘는 노인들에게 더 흔하며, 특히 하킴 병 (INPH)의 발생률은 나이에 따라 증가합니다. 증상은 흔들림, 흔들림, 넓은 다리가있는 위치에서 걷기, 경사면, 다리를 걷고, 발을 경찰, 발을 굽히고, 다른 병리학 적 소매가 더욱 두드러지면서 가벼운 걷는 장애로 시작하여 넘어 질 가능성이 높아집니다. 많은 환자들이 머리 부상, 요추 압축 골절 및 낙상으로 인한 대퇴골 골절로 인해 응급 상황에 서두르는 것으로 밝혀졌습니다. 증상이 진행됨에 따라, 그들은 스스로 걸을 수 없을 수도 있고, 궁극적으로 그들은 일어 서서 잠들지 못할 수 있습니다. 또한, 당신이 한 일을 잊고, 행동에 대한 동기 부여를 잃고, 하루 종일 보와 함께 앉아, 자주 요실금이 악화되고 간호가 필요합니다. 수술을 통해 개선 된 증상은 한 수준의 개선이 예상되는 수준에 있으며, 조기 발견 및 치료는 사람이 독립적 인 삶으로 돌아갈 수있는 수준으로의 회복에 중요합니다. 그러나 많은 환자들은 마치 걷는 장애, 건망증 및 요실금의 세 가지 징후가 나이로 인한 것처럼 병원을 스스로 방문하지 않으며, 헤드 CT 스캔 또는 뇌 MRI 스캔을 받더라도 진단은 진단이 지연되기 때문에 "진단은"로 오해됩니다. 메이저 사이트는 하킴의 질병과 뇌 위축을 구별하기위한 중요한 영상 발견으로 인식되었으며 진단 률이 크게 향상되었습니다. 그러나 메이저 사이트는 주관적인 평가이며, 경험이 풍부한 전문가조차도 판단의 결과가 다르다는 점입니다. 지금까지 메이저 사이트를 판단하는 데 사용되는 2D 지표가 많이 있었지만 충분하지 않았습니다. 따라서 우리는 클라우드 기반 AI 기술 개발 지원 서비스 "Synapse Creative Space"(Fujifilm)를 사용하여 3 개의 지표를 개발했으며, 이는 심실의 3 개 영역, 높은 요새, 미드 라인 지하실 공간 및 Sylvius Cleft and Basil Cisterna, 즉 메이저 사이트 Index (Syliti Index) (메이저 사이트 메이저 사이트 expansion of 메이저 사이트 expans of the 메이저 사이트 expans)의 효과를 자동으로 추출합니다. Sylvius Cleft와 Basilar Cisterna가 메이저 사이트 결정에 미치는 영향) 및 연구 결과는 2024 년 3 월 노화 신경 과학의 프론티어에 발표되었습니다. 또한이 회사는이 AI 기술을 갖춘이 "뇌척수액 공동 분석"앱을 개발했으며 의료 기기로서의 승인을 통해 같은 달에 출시되었으며 3D (3D) 이미지 분석 시스템 "3D (3D) Ver7의 앱으로 출시되었습니다." (Fujifilm). 이 연구에서, 우리는이 뇌척수 유체 캘리버 분석 앱을 사용하여 메이저 사이트를 정량적으로 결정하고 메이저 사이트 결정을위한 기준을 설정하는 데 필요한 최적의 임계 값을 도출하고자했습니다.

뇌척수액 유체 캘리버 분석 앱 (그림 상단) 사용, 77 명의 하 킴 병 환자 (알츠하이머 병과 관련된 25 명), 256 명의 알츠하이머 병과 관련이 있음)를 포함하여 총 1,009 명의 환자의 3D T1 MRI 이미지 사용 분석. Hakim 's Disease 이외의 건강한 개인 및 치매 환자 중에서 메이저 사이트는 10 명에서 관찰되었으며, 전문가 (그림의 중심 열)에 의해 총 101 명 (10%)이 메이저 사이트로 결정되었습니다. 3 개의 영역의 양 또는 두개골 내부의 부피 비율에 따라 메이저 사이트를 판단하기가 어렵습니다.
2.2는 AUC 값이 0.98 이상인 높은 정확도로 메이저 사이트를 감지 할 수 있음을 보여 주었다 (감도 : 95% 이상, 특이성 : 90% 이상) (그림의 더 낮은 열). 이러한 지표는 메이저 사이트의 유무를 결정할뿐만 아니라 메이저 사이트 지수가 높을수록 더 강한 메이저 사이트이고, 더 높은 venthi 지수는 더 강한 심실 확장이며, Sylhi 지수가 높을수록 더 강한 메이저 사이트임을 정량적으로 나타냅니다. 이 숫자를 사용함으로써 우리는 객관적인 메이저 사이트 기준을 새로 구성했습니다.
이 연구는 Nagoya City University, Shiga University, Tohoku University, Yamagata University, Oska University, Tokyo University, Rakuwakai Otowa 병원, Fujifilm Co., Ltd.의 공동 연구 및 공동 연구 사이의 공동 연구와 공동 연구 중 하나입니다. 컴퓨터에서 인간 뇌 혈액 순환 및 뇌척수액의 움직임을 복제하고, 인간 뇌의 자연 노화 현상을 시뮬레이션하며, 하킴 병, 알츠하이머 병 및 뇌졸중과 같은 치매와 같은 뇌 환경 대사와 관련된 병리학을 명확하게하는 것을 목표로합니다 (뇌 순환의 수학 모델의 확립).

・ ai "뇌척수액 유체 칼리버 분석"앱은 뇌 MRI에서 3 개의 영역을 자동으로 추출하여 심실, 높은 포트 랄, 미드 라인 서브 아라 크 르노 노이드 공간, sylvius cleff 및 기저 바질을 포함하여 메이저 사이트를 결정하는 데 사용되는 바질을 자동으로 추출합니다. 1,009 명.
・・ 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 보충 방식으로 결정되었으며 메이저 사이트의 Sylvius Cleft 확장의 효과는 보충 방식으로 결정되었으며, 그 특성도 평가되었습니다.

메이저 사이트는 Hakim 's Disease (INPH)의 발견에 크게 기여했지만, 높은 포크, 미드 라인 Subarachnoid 공간, Sylvius Fistula 및 Basilar Cisterna의 크기는 심실의 크기를 비교하여 전문 지식을 필요로 할 수 있다는 점을 비교함으로써 결정됩니다. 뇌 MRI 이미지에서 메이저 사이트를 결정하는 데 중요한 영역을 자동으로 추출하는 뇌척수액 유체 캘리버 분석 앱을 사용함으로써, 우리는 메이저 사이트의 존재 또는 부재와 더불어 메이저 사이트의 범위와 특성을 정량화했습니다. 이것은 메이저 사이트의 결정의 모호성을 제거하고 Hakim 's Disease (INPH)의 감독을 줄일 것입니다.

참고 1 Hakim 's Disease : 전통적으로 특발성 정상 압력 뇌수종 (INPH)이라고 불리는 질병과 동의어입니다. 이것은 보행 장애,인지 장애 및 요실금을 촉구하는 질병입니다. 지주막소 출혈 및 수막염에 이차적으로 발생하는 이차 정상 압력 뇌수종과는 달리 기존의 원인 질환은 없으며 천천히 발달하여 점차 진행됩니다.
참고 2 : 불균형 적으로 확대 된 지주막소 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 : 고위성 요소/중간 지하 낙로 공간 : 높은 볼록 성에서 강화 된 설치를위한 약식. 이미지 결과는 실비안 균열과 기저 피스테나로 알려진 뇌 아래의 심실과 지하 낙로 공간으로 뇌를 위쪽으로 위로 향하게하여 뇌가 위쪽으로 밀려 나게하고 뇌의 상단에 뇌와 뇌의 sulcus와 subarachnoid 공간이 뇌와 함께 압축되어 좁아집니다.
참고 4 실비안 균열/Basilar Cisterna : 실비안 균열 팽창에 대한 약어. 이미지 결과는 실비안 균열과 기저 피스테나로 알려진 뇌 아래의 심실과 지하 낙로 공간으로 뇌를 위쪽으로 위로 향하게하여 뇌가 위쪽으로 밀려 나게하고 뇌의 상단에 뇌와 뇌의 sulcus와 subarachnoid 공간이 뇌와 함께 압축되어 좁아집니다.
참고 5 : 인공 지능 (AI) : 딥 러닝은 인공 지능 기술 중 하나입니다.

∎ 교육, 문화, 스포츠, 과학 및 기술 슈퍼 컴퓨터 부 "Fugaku"결과를위한 가속 프로그램 (차세대 초고속 전자 컴퓨터 시스템
줄기 사용 결과 홍보) "Fugaku에서 실현 된 인간 뇌 순환 디지털 쌍둥이"(JPMXP1020230118)
・ 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 대사 시뮬레이션 모델을 사용한 정상 압력 뇌수종의 설명]
・ JSPS 과학 연구, 기본 연구 프로젝트 (b) [연구 주제 이름 : 뇌척수액 및 간질 액의 동적 분석 MRI를 사용한
・ JSPS 과학 연구, 기본 연구 프로젝트 (c)를위한 JSPS grant-in-aid [연구 주제 : 뇌척수액의 새로운 유체 분석을 사용한 정상 압력 hydrocephalus의 평가]
・ JSPS 과학 연구, 과학 연구, 과학 촉진 협회, 기본 연구 프로젝트 (c) [연구 주제 이름 : 인간 뇌 수막의 미세 구조 및 MRI 이미지 분석-뇌척수 성 유체 배출 시스템]
・ Fujifilm Co., Ltd. [연구 주제 : 3D 이미지 분석 시스템을 사용한 뇌, 뇌척수액 및 뇌 혈류의 동적 분석 및 시뮬레이션]

게시 된 학술 저널 이름 : 방사선학 발전
doi 번호 : 10.1093/radadv/umae027
기사 제목 : 하킴 병 또는 특발성 정상 압력 hydrocephalus에서 불균형 적으로 확대 된 지하소 공간 하이드로 스 팔러스의 딥 러닝 평가

Yamada Shigeki1, 2)*, ito hiroki3), iseki sensho4,5), kondo toshiyuki5), yamanaka tomoyasu1), tanigawa motoki1), otani tomohito6), II hitoshi7), ota yasuyuki5) Yoshiyuki8), wada seii5), Oshima mari2), mase mitsuto1)

제휴
1 : Nagoya City University 신경 외과 과정
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)