医療データと血流シミュレーションデータを用いた機械学習による脳動脈瘤破裂予測

摘要

脳梗塞、脳出血、くも膜下出血を総称して脳卒中と呼ぶ。脳卒中は突然に発症し、その予測は困難である。2017年時点の日本において脳卒中は病気による死因の第3 位であり、寝たきり原因の第1 位となっている。脳卒中の発症者を減らすためには発症リスクに応じた予防的治療を施行する必要があるが、発症リスクの判断は医師個人の経験や技量に依るところが大きい。高精度かつ医師の経験・技量に依らない脳卒中の発症予測を目的として、これまで医師が診断の判断材料としてきた医療情報に対して機械学習を適用する研究が進められている。一方、脳卒中の発症には医療情報に加え、脳血流の状態が深く関係しているとの複数の報告がある。本研究の目的は、医療情報に加え、力学シミュレーションにより得られる工学情報を統合した機械学習により、脳卒中の発症を高精度に予測してリスクに応じた合理的で最適な治療を可能にすることである。本稿では基礎的検討として、医療データ、脳血流のCFD シミュレーションデータを用いた機械学習により、くも膜下出血を引き起こす脳動脈瘤の破裂・未破裂を予測する分類器を構築し、また、脳動脈瘤破裂を支配する因子を抽出する。