Development of Rehabilitation Outcome Prediction Model Using Image and Blood Collection Data with Artificial Intelligence
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18K10765
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 59010:Rehabilitation science-related
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| Research Institution | Fujita Health University |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2020)
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| Budget Amount *help |
¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Fiscal Year 2020: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2019: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | リハビリテーション / 日常生活活動 / 帰結 / 脳画像 / 深層学習 / 人工知能 / 脳血管障害 / リハビリ / 画像 |
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| Outline of Final Research Achievements |
Predicting the outcome of rehabilitation after stroke is important for planning rehabilitation. In this study, we investigated a model for predicting the outcome of rehabilitation using brain images (MRI) with artificial intelligence, deep learning. In a preliminary study using clinical data (predicting FIM data at the time of discharge from FIM data on admission), the model using artificial intelligence had higher prediction accuracy than a method reported previously. We predicted the FIM at the time of discharge from the brain images using the model with brain images. But it could not predict with high accuracy, and the results were not clinically usable just predicting the values. However, the method of discriminating between groups with good and poor outcomes had a 75% accuracy rate.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究は脳卒中によって起きる麻痺などの機能障害からくる日常生活活動の制限を本となる脳画像から予測することを目的として研究を行った。脳画像のみでは、臨床データに比べ精度の高い結果を得ることは出来なかった。しかし、帰結を大まかに判別することが出来る可能性を示すことが出来た。このことからさらに多くの情報を使用することで検査データからでも帰結を予測することが可能となり、より早期の段階で予測が可能となる可能性がある事を示している。そして脳卒中急性期治療後にリハビリテーションは本当に効果があるかを早い時期に判別可能となれば、医療費の適正な使用にもつながり社会貢献につながると考えられる。
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Report
(4 results)
Research Products
(4 results)
