東北大学、ディープラーニングで血流場を予測する技術を開発

・血管内の流れ場取得には計測や数値流体解析が必要だったが、ディープラーニング技術で血管内の流れ場を推定することを可能とした
・数値流体解析では約10分かかっていた大動脈・冠動脈の血流解析が、ディープラーニングでは約1秒で行うことが可能となった

血管内で血流が生じる流れ場を知ることが、循環器疾患の病理解明や、治療方針策定、新しい治療デバイス開発等、様々な面で注目を集めているという。血管内の流れ場を知るため、これまでは侵襲的/非侵襲的な血流計測や、コンピュータを用いた数値流体力学(CFD)解析が行われてきた。しかし、計測における詳細な流れ場を知るための解像度の不十分性や、CFD解析に要する長い計算時間が問題だった。

東北大学流体科学研究所・太田研究室・安西眸助教の研究グループでは、CFD解析に代わる方法としてディープラーニング技術を用い、医療用画像から構築した血管形状に対して流れ場を瞬時に推定する技術を開発した。

今回開発したディープラーニングネットワークでは、学習済ネットワークに点群の位置情報(血管形状を表す)を入力すると、CFD解析で得られるものと同様の速度場、圧力場を出力する。しかも、CFD解析では約10分を要していたのに対し、ディープラーニングでは約1秒で血流場を得ることが可能とのことだ。

本研究結果は2021年1月22日にCommunications Biology誌に掲載され、雑誌ウェブサイトでソースコードが公開されている。