脳血管疾患は血管形状の個人差が疾患リスクに影響することが知られており、将来的なAIモデルの開発や医療機器開発などの応用に向けて、その多様性を反映した血管モデルの構築が求められていました。東北大学流体科学研究所の安西眸 准教授らは、脳動脈の中心線に沿った各点の XYZ 座標と半径データを統計モデルとして扱い、患者集団の多様性を再現した「仮想脳動脈集団」を生成する手法を開発しました。中心線の空間位置と血管半径を多変量正規分布（MVND）で同時にモデル化することで、限られた実測データから多数の仮想血管形状を生成可能としました。生成形状は、血管長や屈曲度、半径分布などが実患者データとよく一...