| Project/Area Number |
18K17427
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 58050:Fundamental of nursing-related
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
Matsumoto Masaru 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 特任講師 (40751904)
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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 |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
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| Keywords | 超音波診断装置 / 褥瘡 / ポイントオブケア / 超音波検査 / 人工知能 / 超音波検査装置 / 教育プログラム |
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| Outline of Final Research Achievements |
The purpose of this study was to develop a method using an ultrasound system for assessing pressure injuries with an undetermined depth. First, we developed an algorithm for selecting care based on ultrasound observation of the wound and surrounding skin, as well as an ultrasound education program for nurses based on the algorithm. Next, we verified its feasibility for nurses. Finally, we developed an automatic classification system for ultrasound images of pressure injuries based on deep learning. We found that the system can discriminate the state of deep tissue from ultrasound images of pressure injuries with high accuracy.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
褥瘡状態評価スケールとして広く普及しているDESIGN-Rが2020年に改定され、褥瘡の深さの評価に深部損傷褥瘡（DTI: Deep Tissue Injury）疑いが追加された。DTI疑いを同定する手法としては視診、触診、血液検査などが挙げられるが、これらでは皮膚内部を非侵襲・リアルタイムに可視化することができないため、エコーを用いたアセスメントが注目されている。本研究で開発したエコー教育プログラム及びエコー画像自動分類システムは、これまで基礎教育でエコーを学習してこなかった看護師が短時間で効率よくDTI疑いのアセスメント技術を習得することに役立つものと考えられる。
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