コントラストなし頭蓋骨X線画像を用いた三叉神経痛の診断に関する研究
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：Diagnosis of trigeminal neuralgia based on plain skull radiography using convolutional neural network
雑誌名：Sci Rep. 2025 May 29; 15(1): 18888.
概 要：
本研究は、コントラストなしの頭蓋骨X線画像を用いて三叉神経痛を診断できるかを、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いて検討しました。三叉神経痛の患者から得た166枚の頭蓋骨画像と、破裂していない脳動脈瘤の患者からの498枚の画像を用いてデータセットを構築しました。画像は訓練、検証、テスト用にランダムに分割され、CNNの性能は精度と受信者動作特性曲線（AUROC）で評価されました。外部データセットを用いた検証も行い、CNNはテストデータセットで87.2%の精度を達成しました。結果から、三叉神経痛の予測において蝶形骨体とクライバスが重要な領域であることが示されました。
方 法：
本研究は、三叉神経痛の患者166人と対照群498人の頭蓋骨画像を用いたコホート研究です。画像は6:2:2の比率で訓練、検証、テスト用に分割され、CNNの性能は精度、感度、特異度、AUROCを用いて評価されました。外部検証には別の施設から得たデータセットを使用しました。
結 果：
CNNはテストデータセットで87.2%の精度、感度0.72、特異度0.91、AUROC 0.90を達成しました。外部データセットでの検証では71.0%の精度が得られ、三叉神経痛の診断における深層学習モデルの可能性が示されました。
結 論：
本研究の結果は、コントラストなしのX線画像が三叉神経痛の診断において有用である可能性を示唆しており、従来のMRIと併用することで臨床診断を支援するツールとしての価値が期待されます。さらなる改良により、スクリーニングツールとしての確立が見込まれます。