Presentation Information
[WS11-4]Detection of Crohn’s Disease Lesions Using Deep Learning Models in MR Enterography
*Kento Takenaka1 (1. Department of Gastroenterology and Hepatology, Science Tokyo)
背景：クローン病の病勢評価および治療効果判定において、MRエンテログラフィ（MRE）は小腸病変を非侵襲的に評価できる有用な検査である。一方で、MREの読影やスコアリングには専門的な経験を要し、評価の均一化および客観性の向上が課題である。本研究では、MRE画像に対する深層学習を用いたコンピューター支援診断（CAD）システムを構築し、クローン病病変の検出能ならびに疾患活動性評価、予後予測への有用性を検討した。
方法：単施設でMREおよび内視鏡検査を施行したクローン病患者150例を対象とした。対象症例を、深層学習モデルの訓練用50例、検証用20例、CADによる推論を行う試験用80例に分割した。試験データを用いて、腸管区域ごとにCADによる病変検出結果と放射線科医の読影結果を比較した。また、CADが病変領域として抽出したVoxel体積と、内視鏡的活動性指標であるSES-CDおよびMRE活動性指標であるSimplified MaRIAとの相関を解析した。さらに、MRE施行後の入院および手術をアウトカムとして、CADによる病変検出結果と臨床予後との関連を評価した。
結果：腸管区域単位で評価したCADの病変検出感度は70.7%、特異度は87.5%であった。CADにより算出された病変Voxel体積は、SES-CDおよびSimplified MaRIAとそれぞれ有意な正の相関を示した〔相関係数 r=0.42（p<0.001）、r=0.50（p<0.001）〕。また、CADにより病変ありと判定された患者群では、病変なしと判定された患者群と比較して、MRE施行後の入院回避率が低い傾向を認めた（ログランク検定 p=0.064）。手術回避率についても同様の傾向を認めたが、有意差には至らなかった（p=0.294）。
結語：本CADシステムは、MRE読影の客観化・標準化に加え、クローン病患者の疾患活動性評価およびリスク層別化を支援する新たなツールとなる可能性が示唆された。
方法：単施設でMREおよび内視鏡検査を施行したクローン病患者150例を対象とした。対象症例を、深層学習モデルの訓練用50例、検証用20例、CADによる推論を行う試験用80例に分割した。試験データを用いて、腸管区域ごとにCADによる病変検出結果と放射線科医の読影結果を比較した。また、CADが病変領域として抽出したVoxel体積と、内視鏡的活動性指標であるSES-CDおよびMRE活動性指標であるSimplified MaRIAとの相関を解析した。さらに、MRE施行後の入院および手術をアウトカムとして、CADによる病変検出結果と臨床予後との関連を評価した。
結果：腸管区域単位で評価したCADの病変検出感度は70.7%、特異度は87.5%であった。CADにより算出された病変Voxel体積は、SES-CDおよびSimplified MaRIAとそれぞれ有意な正の相関を示した〔相関係数 r=0.42（p<0.001）、r=0.50（p<0.001）〕。また、CADにより病変ありと判定された患者群では、病変なしと判定された患者群と比較して、MRE施行後の入院回避率が低い傾向を認めた（ログランク検定 p=0.064）。手術回避率についても同様の傾向を認めたが、有意差には至らなかった（p=0.294）。
結語：本CADシステムは、MRE読影の客観化・標準化に加え、クローン病患者の疾患活動性評価およびリスク層別化を支援する新たなツールとなる可能性が示唆された。