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Prediction of Intracardiac Pressure using Strain Echocardiography and Artifi

Research Project

Project/Area Number 20K22504
Research Category

Grant-in-Aid for Research Activity Start-up

Allocation TypeMulti-year Fund
Review Section 0403:Biomedical engineering and related fields
Research InstitutionJuntendo University

Principal Investigator

Kagiyama Nobuyuki  順天堂大学, 保健医療学部, 准教授 (20722010)

Project Period (FY) 2020-09-11 – 2024-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Keywords心エコー / 心臓超音波検査 / 人工知能 / 機械学習 / 説明可能な機械学習 / 血行動態 / 心腔内圧
Outline of Research at the Start

本研究では、多施設で得た心エコー図画像データをスペックルトラッキング法にて解析し、算出されたストレイン値を用いて非侵襲的に心腔内圧を推定するプログラムを作ることを目標とする。ストレイン値は代表値を用いるのではなく、生の大量のデータ(ビッグデータ)を人工知能処理し、心カテーテル検査で得た心腔内圧を教師データとして扱うことで予測モデルを作成する。

Outline of Final Research Achievements

In this study, we conducted a multicenter collaborative research project in which approximately 1,000 cases of right heart catheterization and echocardiographic images were collected for strain analysis. Using machine learning, we developed a program to estimate intracardiac pressure. The traditional guideline-recommended algorithm was unable to estimate left ventricular pressure in 42.5% of patients. However, our algorithm, which employs explainable artificial intelligence (XAI) techniques, was able to estimate pressure in all cases. The area under the receiver operating characteristic curve (AUC) for external validation data was 0.844 (95% CI 0.793-0.894), demonstrating a significant improvement over the guideline-recommended algorithm (p=0.016). These findings were presented at a conference and have also been submitted for publication.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究によって、今までのガイドラインで推奨されていた心内圧推定プログラムよりも有意に精度がよく、また症例ごとの推定理由も説明可能なプログラムを作成することができた。さらにこれをWebページとして使用可能としたことで、実臨床でも使用可能となった。この意義は非常に大きく、今後臨床において広く使用される可能性がある。またこのような研究を通じて、説明可能な機械学習プログラムを臨床で使用する際のひとつの成功事例とすることができた。

Report

(5 results)
  • 2023 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2022 Research-status Report
  • 2021 Research-status Report
  • 2020 Research-status Report
  • Research Products

    (6 results)

All 2024 2023 2021

All Journal Article (4 results) (of which Peer Reviewed: 1 results) Presentation (1 results) Book (1 results)

  • [Journal Article] 第2回 心エコー図検査とAI利用2024

    • Author(s)
      佐藤 瑛一郎、酒本 暁、鍵山 暢之
    • Journal Title

      Japanese Journal of Medical Ultrasound Technology

      Volume: 49 Issue: 2 Pages: 157-163

    • DOI

      10.11272/jss.t576

    • ISSN
      1881-4506, 1881-4514
    • Year and Date
      2024-04-01
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
  • [Journal Article] Translating Complex Machine-Learning Phenogrouping Into Simple Algorithm2023

    • Author(s)
      Kagiyama Nobuyuki
    • Journal Title

      JACC: Cardiovascular Imaging

      Volume: 16 Issue: 10 Pages: 1285-1287

    • DOI

      10.1016/j.jcmg.2023.07.010

    • Related Report
      2023 Annual Research Report
  • [Journal Article] Effectiveness of real-time tele-ultrasound for echocardiography in resource-limited medical teams2021

    • Author(s)
      Kaneko Tomohiro、Kagiyama Nobuyuki、Nakamura Yutaka、Hirasawa Tomomi、Murata Azusa、Morimoto Ryoko、Miyazaki Sakiko、Minamino Tohru
    • Journal Title

      Journal of Echocardiography

      Volume: 20 Issue: 1 Pages: 16-23

    • DOI

      10.1007/s12574-021-00542-9

    • Related Report
      2021 Research-status Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Physiological and prognostic differences between types of exercise stress echocardiography for functional mitral regurgitation2021

    • Author(s)
      Kagiyama Nobuyuki、Toki Misako、Yuri Takuya、Aritaka Shingo、Hayashida Akihiro、Sengupta Partho P、Yoshida Kiyoshi
    • Journal Title

      Open Heart

      Volume: 8 Issue: 1 Pages: e001583-e001583

    • DOI

      10.1136/openhrt-2021-001583

    • Related Report
      2021 Research-status Report 2020 Research-status Report
  • [Presentation] 説明可能な機械学習を用いた、心エコー図による正確な左室充満圧の推定2024

    • Author(s)
      中村 優、鍵山 暢之、赤間 友香、岡田 大司、土岐 美沙子 、北井 豪、 高松 幸子、栗田 梓、金子 智洋、 宮崎 彩記子、岡崎 真也、南野 徹
    • Organizer
      日本心エコー図学会第35回学術集会
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
  • [Book] Heart View2023

    • Author(s)
      佐藤瑛一郎,鍵山暢之
    • Total Pages
      4
    • Publisher
      メジカルビュー社
    • Related Report
      2023 Annual Research Report

URL: 

Published: 2020-09-29   Modified: 2025-01-30  

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