冠動脈 CTA を使用した AI 対応の心筋症スクリーニングと診断 (Atlantis)

心血管疾患（CVD）は、世界中で死亡および障害の主な原因となっています。 冠動脈疾患が CVD 疾患負担の大部分を占めるため、冠動脈コンピュータ断層撮影血管造影法 (CCTA) は、冠動脈アテローム性動脈硬化症負荷全体の包括的な評価に広く使用されるようになりました。 対照的に、心臓磁気共鳴（CMR）は依然として心筋症の評価と診断のゴールドスタンダードです。 しかし、CMRの臨床応用は、検査にかかる時間と費用、資格のある医師やスタッフの不足によって妨げられてきました。 したがって、心筋症のスクリーニングおよび診断における CCTA の価値については、さらなる調査が必要です。

人工知能は、膨大な手作業を必要とせずに、特徴的な特徴を学習し、ビッグデータ上の特徴的なパターンを認識できるため、CCTA データを解釈するのに非常に効果的です。 心筋症に対する CCTA の診断的価値を調査した研究はほとんどなく、放射線科医による臨床現場での確立も応用もはるかに進んでいませんが、自動画像解析は客観的で均一なソリューションを提供するという点で人間と比較して明らかな利点があります。 さらに、包括的でエンドツーエンドの人工知能アプローチを使用して、心筋症の複数の分類を診断するために CCTA を分析できるかどうかは不明のままです。

したがって、この研究は、冠動脈疾患が疑われる患者における心筋症のスクリーニングと診断のための CCTA に関する人工知能支援アプローチを開発し、検証することを目的としています。