Zio Vision 画像の本質を診る(ザイオソフト)

第79回日本医学放射線学会総会など3学会の合同によるJRC2020が,5月15日(金)〜6月14日(日)までWeb開催された。共催セミナー27「見えないものを診る〜AIと動態画像による胸部診断イノベーション」(ザイオソフト株式会社 / アミン株式会社)では,坂井修二氏(東京女子医科大学画像診断学・核医学講座教授/講座主任)が司会を務め,永谷幸裕氏(滋賀医科大学放射線医学講座助教)と岩澤多恵氏(神奈川県立循環器呼吸器病センター放射線科部長兼医療局長)が講演した。

2020年8月号

見えないものを診る〜AIと動態画像による胸部診断イノベーション

講演2:人工知能による胸部CT解析 ─間質性肺炎における定量評価:「QZIP-ILD」

岩澤 多恵(神奈川県立循環器呼吸器病センター放射線科)

本講演では,びまん性肺疾患のCTにおける定量評価の必要性と,ザイオソフト社が開発中の人工知能(AI)による胸部CT解析システム「QZIP-ILD(Quantification by Ziosoft Informatics Platform for Interstitial Lung Disease)」(W.I.P.)の概要および解析結果について,臨床例を踏まえて報告する。

びまん性肺疾患のCTにおける定量評価の必要性

1.定量評価が求められる背景
近年,びまん性肺疾患の診断にも定量的な評価が求められている。例えばInterstitial Lung Abnormalities(ILA)は,検診などのCTにて偶然に発見される間質性変化であり,「網状影などの軽微な異常影が肺領域の5%以上に見られる」といった量的な診断基準が設けられている1)。また,全身性強皮症に対する抗線維化薬の有用性を示した第Ⅲ相国際共同試験(SENSCIS study)2)では,CTにて10%以上の肺病変を有することが症例の登録基準となっていたほか,病変が肺の20%を超える症例はextensive diseaseに分類するとされている。これにより,今後,全身性強皮症の治療薬の選択の際に,CTによる肺病変の範囲の量的な判断が求められる可能性がある。
しかしながら,肺野全体のhigh resolution CT(HRCT)は300〜600イメージに上り解析が困難であること,病変の定義が放射線科医によって微妙に異なること,びまん性に広がっている病変を肉眼でカウントするのは困難であること,などの理由により,びまん性肺疾患の領域を放射線科医が肉眼的に評価することは,実際にはきわめて難しい。そこで,これまでにいくつかの定量評価システムが開発されてきた3),4)

2.定量評価システムの必要性と課題
私が開発に携わった定量評価システムである“GHNC(Gaussian histogram normalized correlation segmentation system)”では,肺のCT値と微分画像の画素値を用いて解析を行う。呼吸機能について,GHNCの解析結果と放射線科医による評価を比較したところ,GHNCでは結果のバラツキが少なく,呼吸機能との相関も良好であった5)。また,特発性肺線維症(IPF)に対する抗線維化薬の投与の有無による線維化の増加量に関する検討では,投与群は1年間で0.14%の増加だったのに対し,非投与群では2%増加していた6)。このようなわずかな変化の検出は,コンピュータ解析でなければ困難である。さらに,われわれは,GHNCを用いて肺がん術前のCTからILAの割合を計測し,無再発生存期間と比較した。その結果,CTで肺病変の割合が多い症例は無再発生存期間が短く,特に肺表面に病変が多い症例は予後不良であった7)
このように,GHNCによる解析は有用な点も多いが,1症例の解析に手動で15〜20分かかることが課題となっていた。そこで,ザイオソフト社と新たな解析システムの共同研究を2016年より開始した。

人工知能(AI)を使った画像解析

一般的に,従来の画像解析では特徴量を人間が設定していたのに対し,AIによる画像解析では教師画像を入力して学習させることで,どのような特徴量を重視するかも含めてAIが決定し,分析を行う。胸部領域では肺がんにおいて,すでにAIを用いたシステムが応用されているほか,最近では新型コロナウイルス(COVID-19)肺炎をAIで評価したという論文も発表されている8),9)

1.「QZIP-ILD」の概要
AIによる胸部CT解析システムである「QZIP-ILD」では,臨床で撮影された間質性肺炎の約100症例のCT画像から1000個以上のサンプルを抽出。それらをニューラルネットワークで解析して,そのトレーニングデータを基に新規画像の解析を行っている。

2.「QZIP-ILD」による解析結果
症例1(図1)は,70歳代,男性,IPFであるが,「QZIP-ILD」にて蜂巣肺(),網状病変,すりガラス状陰影(GGO),胸膜下の線維化に対するコンソリデーション()がそれぞれ分類できている。「QZIP-ILD」では,3D表示のほか,肺葉ごとの結果を表示することも可能である(図2)。
「QZIP-ILD」は,COVID-19肺炎への応用も可能である。症例2は,30歳代,男性,肺の両側にGGOが見られ,典型的なCOVID-19肺炎である。本症例はHRCTで撮影し,1024×1024マトリックス,0.25mmスライス厚で画像再構成を行った。現在,1024マトリックスのHRCTの画像を観察できるワークステーションは限られているが,同社の「Ziostation2」ではこれらの画像データに対応し,MPRでの観察も容易である。病変部を拡大(図3)すると,コンソリデーション内部に,呼吸細気管支と思われる細かい分岐状の気腔()が認められるほか,crazy paving pattern内部では正常肺と比較して小葉が小さいことも確認できる()。「QZIP-ILD」による定量解析結果を見ると,本症例では局所の容積低下はあるものの,肺全体の体積は予測全肺気量の100%で低下は見られず(図4),本症例では肺炎は改善した。
一方,別のCOVID-19肺炎の症例は,一見すると肺炎の程度は症例2よりも軽そうであったが,「QZIP-ILD」による定量解析の結果,肺容積が予測全肺気量の78.5%にまで低下しており,約2週間後に死亡した10)。このような結果から,われわれは肺全体の容積減少も予後を判断する上で重要であると考えている。

図1 IPFの「QZIP-ILD」による解析結果(症例1)

図1 IPFの「QZIP-ILD」による解析結果(症例1)

 

図2 「QZIP-ILD」による肺葉ごとの解析結果(症例1)

図2 「QZIP-ILD」による肺葉ごとの解析結果(症例1)

 

図3 1024マトリックスのHRCT 画像に対応した「Ziostation2」による観察(症例2:COVID-1)

図3 1024マトリックスのHRCT
画像に対応した「Ziostation2」による観察
(症例2:COVID-1)

 

図4 症例2の「QZIP-ILD」による解析結果

図4 症例2の「QZIP-ILD」による解析結果

 

まとめ

「QZIP-ILD」の最も有用な点は自動処理であり,DICOM画像を登録するだけで解析処理が行われる。肺全体や各病変の容積出力に加えて,肺葉ごとの体積や病変の容積の出力も可能である。葉間胸膜の位置などに若干の修正が必要となった場合も,「Ziostation2」に搭載されているツールで編集することができる。また,感染症などにより呼吸機能検査ができない症例では,CTの「QZIP-ILD」での解析結果を全肺気量,肺活量低下の目安とできる可能性があると考える。

●参考文献
1) Hatabu, H., et al., Radiology, 291(1):1-3, 2019.
2) Dister, O., et al., N. Engl. J. Med., 380(26):2518-2528, 2019.
3)Salisbury, M.L., et al., Am. J. Respir. Crit. Care Med., 195(7):921-929, 2017.
4) Jacob, J., et al., Am. J. Respir. Crit. Care Med., 198(6):767-776, 2018.
5) Iwasawa, T., et al., Jpn. J. Radiol., 34(1):16-27, 2016.
6) Iwasawa, T., et al., Eur. J. Radiol., 83(1):32-38, 2014.
7) Iwasawa, T., et al., Radiology, 292(2):489-498, 2019.
8)Zhang, K., et al., Cell, 181(6):1423-1433.e11, 2020.
9)Mei, X., et al., Nat. Med., 2020(Epub ahead of print).
10) Iwasawa, T., et al., Jpn. J. Radiol, 38 : 394-398, 2020.
https://link.springer.com/article/10.1007/s11604-020-00956-y

 

岩澤 多恵(Iwasawa Tae)
1986年 横浜市立大学医学部卒業。92年 同大学大学院医学研究科修了。同大学放射線科助手,講師を経て,97年 神奈川県立循環器呼吸器病センター。2006年~同センター放射線科部長。2018年~同医療局長兼務。放射線診断専門医,核医学専門医,横浜市立大学放射線科客員教授。

 

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司会総括
坂井 修二(東京女子医科大学画像診断学・核医学講座教授 / 講座主任)

●講演1
永谷幸裕先生のご講演では,まず超低線量CTによる肺がん検診の可能性が述べられた。低線量CTについては,すでにいくつかのガイドラインがあるが,超低線量CTについては,どのCT装置や逐次近似法 / 逐次近似応用再構成法を使用すれば画質や診断能が担保されるのか,さらなる検討が待たれる。
次に述べられた,呼吸ダイナミックCTのメリットは,肺がん診療の画像診断が,通常のスクリーニングから術前検査,さらには胸膜の癒着 / 浸潤評価まで,CTを用いて1回の検査で可能となることである。滋賀医科大学では,従来よりCOPD患者の気道と肺の吸収値の解析をリアルタイムに行っているが,形態評価に機能評価が加わることでCOPDの治療効果判定や重症度判定を客観的に再現性高く行えるようになることが期待される。
肺の複数の領域に関心領域を設定し,それらの位置が呼吸によってどのように動いているかを「PhyZiodynamics」で三次元的に解析すると,局所換気を可視化できる。本法の最も良い点は,特別な検査を行うことなく,肺切除術後にどの程度機能を温存できるかを評価できることであり,CT検査後にレトロスペクティブに解析できるというのは非常に魅力的である。

●講演2
岩澤多恵先生は以前から間質性肺疾患の画像解析を研究されている。また,2000年頃にはすりガラス病変や網状構造,蜂巣肺の領域を分析するソフトウエアが登場していた。それらのソフトウエアに対し,ザイオソフト社の「QZIP-ILD」の最大のメリットは,CTのボリュームデータをそのまま読み込むだけで,間質性肺疾患の病変の性状分析結果を,ほぼ全自動で局在および大まかな体積や全肺における割合まで出せることである。
近年,膠原病関連肺疾患に対しても抗線維化薬が有効であることが明らかとなった。治療効果判定として,従来の画像による視覚的評価と血液検査によるバイオマーカーの評価に加えて,視覚的には判断できない微妙な変化を「QZIP-ILD」によって再現性かつ客観性のあるパラメータで評価できる可能性がある。治療早期に効果判定が可能となれば,非常に有用なツールになると考える。また,同様に,重症度判定においても有用性が期待できる。

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