新型コロナウイルス感染症（以下，COVID-19）が猛威を振るう中，実臨床におけるPCR検査以外のCOVID-19診断を補助する検査として，胸部CT検査の有用性が報告されている^1），2）。
Siemens Healthineersでも，COVID-19に対応した臨床研究用ソフトウエア“AI-Rad Companion Research CT Pneumonia Analysis（以下，CTPA）”^3）を2020年5月より共同研究目的で提供を開始し，放射線科医，呼吸器内科医，救急医など複数の医師が使用をしている。

●COVID-19臨床研究用ソフトウエア：CTPA

CTPAは，胸部CT画像から肺の高吸収域を自動的に特定・定量化する人工知能（AI）解析アプリケーションである。肺および各肺葉を自動的にセグメンテーションし，それぞれの部位（肺領域，片肺，各肺葉）において解析が実行される。2020年9月時点で提供可能な最新バージョン（v2.0）では，2種類のアルゴリズムにより下記の2つの機能を有する。
1つ目の機能は陰影の検出と定量化である。ディープラーニングによってトレーニングされたアルゴリズムにより，COVID-19患者に一般的に認められる異常所見である「すりガラス状陰影（GGO）」と「浸潤影（以下，consolidation）」が検出・セグメンテーションされ（図1），肺全体，片肺，および5つの肺葉単位で，下記の指標で定量化される。

図1　CTPA Prototype解析結果画像

・肺容量（mL）
・肺炎に罹患した肺実質の絶対値としての陰影の体積（mL）
・Percentage of Opacity（PO）：所定の肺野領域内の陰影の割合（%）
・絶対値としての高陰影領域の体積（mL）
・Percentage of High Opacity（PHO）：所定の肺野領域内の高陰影の割合（%）
・所定の肺野領域内の実質全体における平均HU（HU）
・所定の肺野領域内の陰影の平均HU（HU）
・所定の肺野領域内の実質全体における標準偏差HU（HU）
・所定の肺野領域内の陰影の標準偏差HU（HU）

ここでの高陰影領域とは，AIアルゴリズムによって検出された陰影のうち，さらにCT値が−200HU以上の領域を“高陰影”と定義している。consolidationのような高陰影は重症度と関係がある可能性があり^4），PHOもCOVID-19の重症度を定量化できる指標の一つとなる可能性がある。各肺葉の重症度はPOの値から分類され，Opacity Score（以下，OS）として表示される（PO＜1：OS＝0，1≦PO≦25：OS＝1，25≦PO≦50：OS＝2，50≦PO≦75：OS＝3，75＜PO：OS＝4）。左/右肺および肺全体のOSは，その領域に含まれる肺葉のOSの合計値で示される。OSの定義はBernheimら5）の定義に基づく。
2つ目の機能はCOVID-19の可能性を示す確率（COVID-19 Probability）の提示である。ディープラーニングによってトレーニングされたアルゴリズムにより0.0〜0.1の範囲で示され，下記の分類によってCOVID-19の可能性を予測することができる。

・0.0≦COVID-19 Probability≦0.3：COVID-19の可能性が低い。
・0.3＜COVID-19 Probability＜0.6：どちらとも言えない。
・0.6≦COVID-19 Probability≦1.0：COVID-19の可能性が高い。

陰影の定量結果およびCOVID-19 Probabilityは，最終的に図2に示す定量化レポートとして出力される。本アプリケーションは，将来的に臨床において，胸部CT画像からCOVID-19患者の早期発見や経過観察中における重症度の定量的評価ができることが期待される。

図2　CTPA Prototype定量化レポート

^{●参考文献
1）Fang, Y., Zhang, H., Xie, J., et al. : Sensitivity of Chest CT for COVID-19 : Comparison to RT-PCR. Radiology, 296（2）: E115-E117, 2020.
2）Hope, M.D., Raptis, C.A., Henry, T.S. : Chest Computed Tomography for Detection of Coronavirus Disease 2019（COVID-19）: Don’t Rush the Science. Ann. Intern. Med., 173（2）: 147-148, 2020.
3）AI COVID-19─Joint efforts towards precision medicine. Siemens-Healthineers, 2020.
https://www.siemens-healthineers.com/medical-imaging/diagnostic-imaging/ai-covid-19-algorithm
4）Inui, S., Fujikawa, A., Jitsu, M., et al. : Chest CT Findings in Cases from the Cruise Ship “Diamond Princess” with Coronavirus Disease 2019 （COVID-19）. Radiology, 2（2）, e200110, 2020.
5）Bernheim, A., Mei, X., Huang, M., et al. : Chest CT Findings in Coronavirus Disease-19 （COVID-19）: Relationship to Duration of Infection. Radiology, 295（3）: 200463, 2020.}