異なる線量と画像再構成における脳動脈瘤検出におけるAIの不一致性
カテゴリ：診断支援・画像解析
公開日：2026年2月19日
タイトル：Inconsistency of AI in intracranial aneurysm detection with varying dose and image reconstruction
雑誌名：Sci Rep. 2025 Jun 06; 15(1): 19921.
概 要：
本研究では、脳動脈瘤のトリアージおよび通知のためにFDA承認およびCEマークを取得したAIの一貫性を、線量や画像再構成による画像データ品質の変化に対して標準化されたテストを行い評価しました。頭部CTファントムを用いて、前部、中部、後部循環に3つの脳動脈瘤を再現し、AIの性能を評価しました。結果として、AIは中程度の線量範囲内で安定した性能を維持する一方、低線量および予期せぬことに高線量時に不一致な結果を示しました。AIに必要なデータ品質基準は神経放射線医よりも厳格であり、神経放射線医は高線量でも脳動脈瘤の可視性率が高く、性能の低下はかなり低い線量でのみ発生しました。
方 法：
本研究は、頭部CTファントムを用いた標準化された一貫性テストを実施しました。AIの評価は、前部、中部、後部循環に3つの脳動脈瘤を再現したファントムを用いて行われました。AIの性能を評価するために、異なる線量と画像再構成条件下での繰り返し検査を行いました。
結 果：
AIは中程度の線量範囲内で安定した性能を示しましたが、低線量およびフィルタバックプロジェクションを使用した高線量時には不一致な結果を示しました。神経放射線医は高線量でも脳動脈瘤の可視性が高く、性能の低下はかなり低い線量でのみ観察されました。
結 論：
AIの脳動脈瘤検出における性能は、線量や画像再構成により不一致が生じることが示されました。AIに必要なデータ品質基準は神経放射線医よりも厳格であり、これにより臨床でのAIの使用における注意が必要であることが示唆されます。