3

総島 根 県 中 病 医 誌 45
３頁 〜 1 2頁

説

脳動脈瘤の画像診断と AI 診断井川知久
概房夫1） 日髙正明2） 北村敏和1） 桑原 政志1） 松田 真伍1） 大園 伊織1）
直幸3） ショパン アントワン4）
島原 佑基4）

要：日本は人口比 MRI 保有台数が世界一であり，日本人の未破裂脳動脈瘤は欧米人の 2.8 倍

破裂しやすいため，脳ドックが発展している．近年人工知能による未破裂脳動脈瘤診断もされるよ
うになったため，未破裂脳動脈瘤の MRI 画像診断，人工知能による画像診断について報告する．
索引用語：未破裂脳動脈瘤，人工知能，画像診断，脳ドック

Diagnostic Imaging and artificial intelligence imaging for cerebral aneurysm
Fusao IKAWA1）
Toshikazu HIDAKA1） Masashi KUWABARA1）
Shingo MATSUDA1）
Iori OZONO1）
Masaaki CHIKU 2）
3）
4）
Naoyuki KITAMURA
Antoine CHOPPIN
and Yuki SHIMAHARA4）
Abstract：Unruptured cerebral aneurysms（UCA ）are 2.8 times more likely to rupture in Japanesethan western aneurysms, resulting in the highest incidence of subarachnoid hemorrhage in the world.
Therefore, it is important to detect an unruptured cerebral aneurysm by brain screening（Brain Dock）inJapan. Recently, along with the improvement of computer performance and the progress of communication
technology, new technology utilizing artiﬁcial intelligence（AI ）has been applied to the medical ﬁeld.
Due to the remarkable development of deep learning technology, AI has become widespread in the ﬁeldof medical image diagnosis, AI is expected to improve the eﬃcacy of diagnosis and prevent oversight. In
this paper, we will discuss and explain about UCA image diagnosis and diagnosis by AI.
Key words：Unruptured cerebral aneurysm, artificial intelligence, magnetic resonance angiography,
brain dock

技術の進歩とともに，人工知能（artiﬁcial intelligence:

はじめにAI）を活用した新技術が医療分野へ応用されている．

未 破 裂 脳 動 脈 瘤（unruptured cerebral aneurysm:

深層学習技術の発展が著しいため，AI が普及しておUCA）の保有率は世界で国や地域による差はないが，り， 医療画像診断分野では，AI により， 読影の効率

日本人の方が欧米人よりUCA が約 2.8 倍破裂しやすい化と見落としの防止が期待される． 本稿では，UCA

た め 日 本 の く も 膜 下 出 血（subarachnoid hemorrhage:の画像診断と AIによる診断について解説する.

1）

SAH）の頻度が世界で最も高いとされる ．そのため，
UCAを発見することが重要とされ，日本で脳ドックが発展してきた．最近，コンピュータ性能の向上と通信

１）島根県立中央病院 脳神経外科
２）メディカルチェックスタジオ東京銀座クリニック
３）株式会社エムネス・霞クリニック
４）エルピクセル株式会社

未破裂脳動脈瘤
UCAが画像検査により偶然に発見される頻度は約１）Department of Neurosurgery, Shimane Prefectural
Central Hospital, Shimane, Japan
２）Medical Check Studio Tokyo Ginza Clinic, Tokyo,
Japan３）Kasumi Clinic, Hiroshima, Japan
４）LPIXEL Inc.

島根県立中央病院医学雑誌

4５％程度と報告 2）されているが，近年の画像技術の進3）

歩や脳ドックの普及によりUCA の頻度は 0.65％ から
4）第45巻（令和２年）
イツの前向き研究では７mm 未満の 384 動脈瘤を平均48.5か月フォローし，年間破裂率は 0.2％であった．

magnetic resonance angiography（MRA）データの７％

その危険因子は50 歳未満，高血圧が挙げられた8）．小と幅広く報告されている．

さなUCA に関しても日本では５-６mm が入っていな

UCA 破 裂 危 険 因 子 と し て，unruptured cerebral

いにも関わらず， 日本の方が約３倍破裂しやすかっaneurysms in a Japanese cohort（UCAS Japan）では，た．UCAS Japan では，５mm 未満の小型 UCA の年間

大きさ，不整形，部位（前交通動脈，内頚動脈後交通

破裂率が 0.36％と低いにもかかわらず，実際の破裂脳5）動脈）があげられている ．近年 UCA の因子によるス
1,6）動脈瘤（ruptured cerebral aneurysm: RCA） 全体のう．日本

ち５mm 未満の小型 RCA が占める割合は 35％におよ

1）からの３つの前向き登録も含まれるPHASES score とぶ 9）．この理由は，発生後すぐに破裂する動脈瘤が多日本の登録のみからの報告 6）がある．それぞれ危険因いためでスクリーニングや画像診断は困難ではないか

子が点数化され，両方に共通する因子として，高血圧，とされてきた．UCAS Japan サブ解析研究 10）では，５

年齢が 70 歳以上， 動脈瘤のサイズ， 部位が挙げられ

mm 未満の小型 UCAを調査し，この疑問に一定の答え7）を出した．UCAS Japan に登録された全ての動脈瘤をからされており， 日本のsmall unruptured

大きさ別に，登録数，治療数，破裂数を調査した．そintracranial aneurysm veriﬁcation study （SUAVe）ではの結果，５mm 未満の小型 UCA の約 40％が事前に治５mm 未満の374 例 448 動脈瘤を平均 41か月フォロー

療されていたにも関わらず，全体の破裂数における破し，年間破裂率は 0.54％で危険因子として 50 歳未満，裂した小型動脈瘤の割合は 20.7％におよんだ（図１A,

コアリング化のリスク評価が報告されている

た．一方，小さなUCA についての前向き研究が日本
とドイツ

8）

7）

４mm 以上， 高血圧， 多発動脈瘤が挙げられた ．ドB）．結論として，将来破裂する小型 UCAも画像スク

図１A 動脈瘤サイズ別
登録数，治療数，破裂数（文献 10より）

図１B 動脈瘤サイズ別
破裂数，年間破裂率（文献 10より）

脳動脈瘤の画像診断とAI 診断

5

図２A カプランマイヤー曲線
コントロール不良高血圧（文献 10より）

図２B カプランマイヤー曲線
前交通動脈瘤（文献 10より）リーニングが可能であり，リスク管理の必要性がある

2.2％， 非高齢群 0.8％で有意差あり， コイルは 0.9％とされた．小型 UCAの破裂危険因子は，SAH の既往と0.6％で有意差はなかった． 最近のメタ解析 14） で，歴，コントロールされていない高血圧，前交通動脈瘤

UCA 治療後 30 日の合併症率，死亡率を血管内コイルがあげられた（図２A, B）．

塞栓術と開頭クリッピング術別に解析した．114 報告

UCAの治療について， 近年， 米国の全国結果が報11-13）

106,433 例を解析し， 合併症率， 死亡率は血管内コイでは，ル塞栓術で，4.96％，0.30％， 開頭クリッピング術で術後 30 日死亡率はクリップ 2.3％，コイル 2.6％，術後8.34％，0.10％で， 各報告の合併症の詳細や地域など

１年死亡率はクリップ 5.9％，コイル 7.6％（有意差あに依存した．

告されている．65 歳以上の Medicare 調査

11）り）で，クリップ群ではリハビリテーション施設への一方，危険因子のない UCA 患者は SAH 以外で死亡

転院，在院日数が有意に高かった．National impatient

することが多く介入治療の必要性は少ないという日

では 65 歳未満の非高齢群と65 歳以上の本の報告がある15）．最近は欧米でも小型 UCAの発見，

高齢群に分類し，クリップ群，コイル群で検討してい対応が問題となり，３mm 以下の小さな危険因子のなる．クリップ群では，在院日数は高齢群で 8.0 日，非い UCA は血管内治療や定期的画像フォローよりむし

高齢群で 6.3 日と有意差あり，コイル群では，3.2 日とろなにもしない方が健康のためにも経済的にも利点が

2.8 日でやはり有意差があった． 平均入院費はクリッあるという報告 16）もある．

sample 調査

12）

プ高齢群で約 95,500ドル， 非高齢群で約 84,000ドル，

今後は， 画像で発見された UCA に対しては， 生活

コイルは約 88,000ドルと約 80,000ドルでいずれも有習慣病の改善など方法はあるが， 画像で発見される

意差があった．一方，入院死亡率はクリップ高齢群

UCA は全体の何％程度なのか， 発見されていない大島根県立中央病院医学雑誌

6

第45巻（令和２年）

多数の UCA の治療管理をどうするのか， などの問題を作成することとしている．頭部 MRA は，1.5T 以下がある．

ではマルチスラブ法や磁化移動パルスなどの画質向上

脳動脈瘤の成因はNF-κB（nuclear factor kappa-light-法を併用し，AC-PC 線または OM 線に平行に大後頭孔

chain-enhancer of activated B cells）を主体とする炎症付近から脳梁体部付近までを含むよう撮像するのが望17）とされ ，UCA，RCAともに歯周病菌 DNA が有意に確認

18）

ましい．回転 MIP 画像は周囲の脂肪組織を削除後に作され， 動脈瘤患者は有意に歯周病が多かった
19）

成する．７-10°程度で回転させると立体視が可能となもある． 脳卒中の危険因子である高血る．内頚動脈系と椎骨脳底動脈系を別々に再構成した

圧や喫煙の是正は元より，歯の健康増進，腸炎や，痔，

画像や左右を別々に再構成した側面画像を追加すると水虫などを含めた慢性炎症性疾患の治療が必要と思わされている．前床突起周辺の内頚動脈瘤は脳ドックでれる．

発見されやすいが，角度により判定しにくいこともあという報告るため，一側ずつ，角度を変えての描出が有用である．

未破裂脳動脈瘤の画像診断
脳ドックガイドライン

20）

また，病変の近傍に領域を絞った target（partial）MIP

では， 未破裂脳動脈瘤処理や volume rendering （VR） 処理を適宜追加すると（UCA）の検出のため，3D-TOF（time of ﬂight）法で記載されている． 小さな動脈瘤では， 分枝血管とのの撮像を原則としている．最大値投影法（MIP）等を

位置関係や動脈瘤の判定に VR 法が有用である（図３,用い， ウイリス輪を中心にして（1）左右方向に回転

４）．元画像の観察は脳動脈瘤の診断に特に有効であさせた画像と（2）前後方向に回転させた再構成画像

るとしているが，筆者は VRも有用と考える．ただし，

Ａ

Ｂ
図３A, B

左内頚動脈終末部未破裂脳動脈瘤（２mm）

MIP 画像では，左内頚動脈終末部の動脈瘤の疑いで診断には至らなかったが（A），
VR 画像で明らかな動脈瘤が認められ診断された（B）．

Ａ

Ｂ
図４A, B

右内頚動脈眼動脈分岐部脳動脈瘤（３mm）（矢印）

MIP 画像では，右内頚動脈 C3 内側に動脈瘤と診断された（A）．
VR 画像で右眼動脈（矢頭）が描出され眼動脈分岐部動脈瘤と診断された（B）．

脳動脈瘤の画像診断とAI 診断

7

ルーチンで VR 画像を描出している脳ドック施設は多浸潤）を造影増強する方法，時間情報を加えた４次元

くはなく，VR 画像再構成に時間を要する問題点もあCTA にて血管や脳動脈瘤の拍動性を検証した研究等

る．後交通動脈起始部などの漏斗状拡張や動脈の屈曲も発表されている．今後これらの方法の進歩により，部はしばしば脳動脈瘤と類似した所見を呈し，誤診に近未来に個々の脳動脈瘤の破裂の危険性を推測でき

繋がりやすい．乱流などの影響によって脳動脈瘤の信るようになると考えられる．最近の日本の MRA によ

21）

号低下が生じうることに留意する ．磁場強度や装置

るUCA の報告 31） では， 発見率は 4.3％，２:１で女性性能の差などによって脳動脈瘤の描出能に違いが生じに多く，UCA 保有者は非保有者より有意に年齢が高る場合がある22, 23）．病変の２次スクリーニングの手段
24）

かった．年代別発見率は 30 代 3.6％，40 代 3.5％，50と代 4.1％，60 代 6.9％，70 代 6.8％で， 全年代で女性にしているが， まず非侵襲的で再検査の必要がないVR多かった．大きさでは，2.0-2.9mm が 46.3％と最も多を試みるべきと考える．

く，3.0-3.9mm が 35.6％，4.0-4.9mm が 10.6％の順で，としてはCT angiography（CTA）などが望ましい

未破裂脳動脈瘤の診断の Gold Standard はカテーテル法による脳血管撮影である．しかし同法には脳虚血

部位は内頚動脈が 78.7％と最も多かった．多変量解析
での危険因子は，年齢，女性，喫煙であった．

や刺入部の血腫形成などの合併症が起こりうる，近年

AI 技術の現状

は非侵襲的な MRAや 3DCTA などで診断・治療まで行われることも多い．Systemic review 24） によると MRA

機械学習と最近注目されている深層学習についてその精度は 90％（95％ CI 87-92），3 DCTAの精度は 89％の概要について簡単に述べる．機械学習とは人工知能（95％ CI 87-91）であるが，現在は精度が向上していの一分野として「明示的にプログラミングすることなると考えられる．診断で問題となるのは小さな瘤で，く，コンピュータに行動させるようにする科学」と定サイズが５mm 以下では正診率は低下し特に３mm 以義することができる．現在では，様々なデータに基づ

下で MRAの精度は 38％ 3 DCTAでは 61％である．たいて，その中の潜在的な特徴を発見することで，未知だし， 最近の 3TMRA による５mm 以下の小型動脈瘤のデータについての予測を行う仕組みを総称していの診断は， 正確性 96.4-97.3％， 感度 98.5-98.9％， 特る．機械学習アルゴリズムとは，抽象的には，何らか

25）

異度 93.2-94.9％であった ．また，通常の MIP 処理よのモデルのクラスを定義して，訓練データにおいて汎りボリュームレンダリング処理した MRA の方が有意化誤差を最小化するモデルを同定するものである．機

26）に動脈瘤の描出が容易であった ．しかし，画像再構

械学習アルゴリズムとしては，線形回帰などの統計的成の時間などのため，脳ドックのルーチン画像でレン手法から生物の構造や振る舞いから着想を得たニューダリング処理は行われず， 通常は MIP 処理のみであラルネットワーク・統計的分類など，多様なものが含

る．

まれる．

3DCTAによる脳動脈瘤診断の偽陽性率が 20％で深層学習（deep learning）とは，多層のニューラル

あったとする報告もあり，3DCTAのみで脳動脈瘤治

ネットワーク（deep neural network; DNN）による機療を行うプロトコールの妥当性を検証すると，未破裂械学習手法である32）． 近年， 多層 DNN の学習の研究

動脈瘤群では診断陽性率が 78％で， 約 20％の症例でや，学習に必要な計算機の能力向上，および，通信技

は脳血管撮影が必要と判断された． 近年脳動脈瘤の術の発達による訓練データ調達の容易化等によって，血流動態解析（Computational ﬂow dynamics: CFD）に十分学習させられるようになった．その結果，音声・27）

よる安定性， 非安定性脳動脈瘤の評価の試み ， 高
28）

画像・自然言語を対象とする問題に対し，他の手法をや，圧倒する高い性能を示し普及した．深層学習の研究・では高 wall shear

開発でもっとも多く利用されているのは階層型ネット

stress，高 gradient oscillatory number が動脈瘤形成に，ワークで，最近は，より規模の大きい深層化したネッ

低 wall shear stress が 動 脈 瘤 破 裂 に 関 与 し た．造 影

トワークも登場している．プラトーと呼ばれる損失関pressure diﬀerence が壁の薄さと関与する報告
血行力学的解析を行ったメタ解析

29）

30）

，フェルムキ数が平坦な領域が生じ，勾配消失問題なども深刻化す

シトールにより不安定な動脈瘤壁（マクロファージのる等の問題や過学習，局所収束の問題などを回避する

MRI によるvessel wall imaging の方法8

島根県立中央病院医学雑誌

ために，様々な工夫が提案されている．

第45巻（令和２年）に分類される．CADe の処理は，顔認識処理や指紋認

AI の技術を診断支援に援用する場合， 一般に組織や病変の認識率が向上し偽陽性が減るなどの効果がある一方で，学習に膨大なデータが必要，中身がブラッ証などと同じパターン認識処理の一つである．

AIによる脳動脈瘤診断

クボックスで結果が出るまでのロジックやどのような

近年，クラウドを利用した遠隔画像診断により，低特徴を捉えて結果を出したかを説明するのが困難であ

コスト脳ドックシステムが実現されている（図５）33）．

るなどの新たな問題が出ている．

その中で，AI による脳動脈瘤診断ソフトが 2019 年薬事承認された（図６）．このアルゴリズムを用いた画像診断支援と機械学習

UedaらのAI による脳動脈瘤診断の報告 34）を紹介する．

画像処理や人工知能技術の医用画像への活用自体は多施設から脳動脈瘤と読影レポート上で診断された

長い歴史と幅広い適用範囲を持つ．最近では，入力と683 例の MRA 画像が収集され，全 748 個の動脈瘤を学して画像を受け取り，その分類や領域抽出を行う上で習使用したアルゴリズムによるAIを作製し， 別の施優れた性能を発揮する深層畳み込みニューラルネット

設で収集された 588 例の MRA（全 729 個の脳動脈瘤）

ワークを採用し，様々な領域で競合が行われている．

で性能評価を行った． このAI による脳動脈瘤の検出

画像診断支援とは，コンピュータにより医用画像情報

率は 91.2-92.5％と高く， 神経放射線読影専門医がAIの定量化や解析を行い，画像診断に有益な情報を医師

診断を参考にしてデータを読影すると，動脈瘤の検出に提示することである．画像診断支援には，画像診断数が 4.78-12.5％増加した． したがってAI が， 脳動脈の分野で病変候補陰影の検出を目的とした Computer

瘤の偽陰性を減少させたと考えられた．脳動脈瘤を大Aided Detection（CADe） と， 腫瘍の良悪性分類など

きさ別に３mm 未満，３-4.9mm，５-9.9mm，10mm 以

鑑別まで踏み込んだComputer Aided Diagnosis（CADx）

上の４グループで検討すると， 本 AI は脳動脈瘤の大図５

遠隔脳ドック画像診断システム

脳動脈瘤の画像診断とAI 診断

9

図６ AIによる脳動脈瘤診断の真陽性，
偽陽性の判定画面
きさが，10 mm 以上で検出率が 82.8％と最も低く，次がある． ただし， 実際は AI による脳動脈瘤診断は偽に５-9.9 mmで85.6％と二番目に低く， 大きな動脈瘤

陽性の多さに問題もあり，現実的にはもう少し偽陽性

34）

グループでの偽陰性が多かった ．実際の読影医がこを少なくする必要性があると思われた．我々は，アルれら比較的大きな脳動脈瘤を見逃すことはほとんどなゴリズムの閾値を変化させることにより，感受性の低

いが，大きな動脈瘤では動脈瘤内の乱流や，内部の血下を最小限に保ったまま，偽陽性を少なくできるかど

栓化のため内部高信号域の描出が不均ーとなることがうかを検証している．すなわち，free-response receiver

21）

多いためと考えられた ．AI の補助によりあらたに

operating characteristic（FROC）カーブで，偽陽性が多診断された動脈瘤は 24％が動脈瘤の好発部位ではない右側からより診断高率の良い点を模索し，最適なアい場所で発見されている（図７）．これらの部位も読

ルゴリズムの変更を検討中である．

影医が普段の読影時に重点をおいて読影しにくい部位

読影医が読影を行う端末環境上に未破裂動脈瘤を深で， 注意が必要である． ディープラーニングで作成

層学習アルゴリズムによって検出し提供するユーザー

した AI が見逃すような比較的大きな動脈瘤は読影専

インターフェイスを開発し，このシステムでは読影医

門医が見落としにくく， 読影医が意識しにくい部位

はアルゴリズムによる動脈瘤検出の結果を参照するだの動脈瘤をアルゴリズムが発見できた．AIと読影医

けでなく，候補として挙げられた領域に対し真陽性・は互いに弱点を補い合い， 診断精度を上げる可能性

偽陽性を判定する等の追加認識（アノテーション）を

図７

末梢性前大脳動脈瘤（矢頭） 大きさ３mm

通常の部位でなく，診断は偽陰性であった.

文献 32より引用

島根県立中央病院医学雑誌

10

第45巻（令和２年）

行うことができる．また，検出できなかった偽陰性の応用を紹介したが，AI は画像診断のみでなく医療のものに対しての積極的なアノテーションも可能であ

あらゆる分野を変えていくと考えられる．今後は，医る． これにより， 読影医は通常の読影環境下でAI に師の専門分野のひとつとしてAIを理解して使いこな

よる支援を受けつつ，教師画像群の蓄積を併用して効し，リスクを管理・運用することが求められるであろ

率的に進めることができることが期待できる．

う．脳ドック検診時の情報から将来の脳卒中リスク，

今後，AI により動脈瘤の発見後， 破裂リスク， 治

認知症リスク，脳動脈瘤破裂リスクが計算できるよう療方法選択・フォローアップサポートシステム，転帰になれば，被験者の情報等も付加された教師付の医療予想，長期生存予想が可能となる．画像だけでなく，

画像データをディープラーニングに学習させられる．

患者情報， 医療情報， ビッグデータを集積し，AI は

いずれは，脳ドック受診時に将来リスクの計算も予想

教師有り，教師無し，混合学習方法を駆使し，診断だ可能と考えられる．脳ドック画像の質の良い教師画像

けでなく，治療リスク等を判定できるソフトを開発さの作成のためにオンライン・ リアルタイムのデータれるであろう．さらに破裂した動脈瘤の形状，瘤内血ベース化が望まれた．

流状況を把握し， データを蓄積しながら，AI 診断を

文

さらに自動更新していくシステムが理想的である．

献

また，脳動脈瘤診断のみならず，深部白質変化のグ

１）Greving JP, Wermer MJ, Brown RD, Jr., et al.:レーディング，脳主幹動脈狭窄，脳室拡大等の診断にDevelopment of the phases score for prediction of

もAI の利用が予定されている．

risk of rupture of intracranial aneurysms: A pooled

AI の今後の展望

analysis of six prospective cohort studies. Lancet
Neurol. 2014; 13（1）: 59-66

ディープラーニングの画像診断への応用は急速に進

２）Baker HL, Jr.: Medical and surgical care of stroke.

むことが予想され，検診で大量に発生する画像などでRoentgenologic aspects. Circulation. 1965; 32（4）:ディープラーニングの応用が実用化されている．人間

559-562の画像認識精度（エラー率 5.10％）を超える成果が示

３）Winn HR, Almaani WS, Berga SL, et al.: The long-

されており，今後は，統一された手順の下で質の高い

term outcome in patients with multiple aneurysms.

教師付の医療画像データを収集する仕組みを早期に構Incidence of late hemorrhage and implications for

築することが必要である． 厚生労働省では， 国立研

treatment of incidental aneurysms. J Neurosurg.

究開発法人日本医療研究開発機構（Japan Agency for

1983; 59（4）
: 642-651

Medical Research and Development: AMED）を通じて，

４）Li MH, Chen SW, Li YD, et al.: Prevalence of

放射線の画像について，関係学会を中心としたデータ

unruptured cerebral aneurysms in chinese adults

ベースの構築を行っている．これらのデータベースに

aged 35 to 75 years: A cross-sectional study. Ann

ついて，比較的稀な疾患の医療画像データも含めて収Intern Med. 2013; 159（8）: 514-521

集を進め，データの内容を充実させる必要がある．ま５）Morita A, Kirino T, Hashi K, et al.: The natural

た，ディープラーニングの応用が想定される超音波のcourse of unruptured cerebral aneurysms in a

画像についても学会を中心としたデータベースを早急

japanese cohort. N Engl J Med. 2012; 366（26）:に構築することも求められる．

2474-2482

日本の特徴として，日本国内に設置されているCT・

６）Tominari S, Morita A, Ishibashi T, et al.: Prediction

MRI の数は，他の先進国と比較して突出して多く，撮model for 3-year rupture risk of unruptured cerebral

像回数も同様に多い．国内に国民皆保険制度等で生み

aneurysms in japanese patients. Ann Neurol. 2015;

出されてきた大量の医療画像データが存在する点で諸77（6）: 1050-1059

外国に比べ優位に立っており，この優位な点を活かすべきと考えられる．
今回， 脳ドックにおける画像診断に関してのAI の７）Sonobe M, Yamazaki T, Yonekura M, et al.: Small
unruptured intracranial aneurysm veriﬁcation study:
Suave study, japan. Stroke. 2010; 41（9）: 1969-1977

脳動脈瘤の画像診断とAI 診断
８）Guresir E, Vatter H, Schuss P, et al.: Natural history

11

role? Int J Mol Sci. 2018; 19（4）: 1245of small unruptured anterior circulation aneurysms:

18）Pyysalo MJ, Pyysalo LM, Pessi T, et al.: Bacterial

A prospective cohort study. Stroke. 2013; 44（11）:

DNA ﬁndings in ruptured and unruptured intracranial

3027-3031

aneurysms. Acta Odontol Scand. 2016; 74（4）: 315-

９）Dolati P, Pittman D, Morrish WF, et al.: The

320

frequency of subarachnoid hemorrhage from very

19）Pyysalo MJ, Pyysalo LM, Hiltunen J, et al.: The

small cerebral aneurysms（< 5 mm）: A population-

dental infections in patients undergoing preoperative

based study. Cureus. 2015; 7（6）: e279

dental examination before surgical treatment of10）Ikawa F, Morita A, Tominari S, et al.: Rupturerisk of small unruptured cerebral aneurysms. J
Neurosurg. 2020; 132（1）: 69-78
11）Bekelis K, Gottlieb DJ, Su Y, et al.: Comparison

saccular intracranial aneurysm. BMC Res Notes.
2018; 11（1）: 600
20）脳ドックの新ガイドライン作成委員会編 . 脳ドッ

クのガイドライン 2019. 響文社 ; 2019.

of clipping and coiling in elderly patients with21）Ikawa F, Sumida M, Uozumi T, et al.: Comparison

unruptured cerebral aneurysms. J Neurosurg. 2017;of three-dimensional phase-contrast magnetic

126（3）: 811-818

resonance angiography with three-dimensional time-12）Silva NA, Shao B, Sylvester MJ, et al.: Unruptured

of-ﬂight magnetic resonance angiography in cerebral

aneurysms in the elderly: Perioperative outcomesaneurysms. Surgical Neurology. 1994; 42（4）: 287-and cost analysis of endovascular coiling and292

surgical clipping. Neurosurg Focus. 2018; 44（5）:E413）Dasenbrock HH, Smith TR, Rudy RF, et al.:Reoperation and readmission after clipping of an22）Korogi Y, Takahashi M, Mabuchi N, et al.:Mr angiography of intracranial aneurysms: A
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unruptured intracranial aneurysm: A national surgical23）Gibbs GF, Huston J, 3rd, Bernstein MA, et al.:quality improvement program analysis. J Neurosurg.

Improved image quality of intracranial aneurysms:

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3.0-t versus 1.5-t time-of-flight mr angiography.

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Procedural clinical complications, case-fatality risks,24）White PM, Wardlaw JM, Easton V. Can noninvasive

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treatment of unruptured intracranial aneurysms: A

systematic review. Radiology. 2000; 217（2）: 361-

systematic review and meta-analysis. JAMA Neurol.

370

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