| Project/Area Number |
21H04265
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Encouragement of Scientists
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Review Section |
3210:General internal medicine, organ-based internal medicine, internal medicine of the bio-information integration, and related fields
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| Research Institution | Kanazawa University |
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Principal Investigator |
Hanaoka Shinsuke 金沢大学, 附属病院, 診療放射線技師
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2022-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥470,000 (Direct Cost: ¥470,000)
Fiscal Year 2021: ¥470,000 (Direct Cost: ¥470,000)
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| Keywords | 心疾患 / カルシウムスコア / CT |
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| Outline of Research at the Start |
本邦では心血管疾患、脳血管疾患による死亡率は増加傾向であり，その発症リスク予測は重要な課題である. Computed tomography (CT)検査によるカルシウムスコアは，CT画像上で，冠動脈における石灰化体積をもとに計算されるが，冠動脈以外のカルシウムスコアで各疾患発症リスクが予測可能と考えた．
本研究では，目的達成のため以下を計画する．
1)人工知能を用い，CT画像の石灰化を冠動脈，心臓弁，大動脈弓部などに自動で区域分類し，区域別カルシウムスコアを算出するシステムを構築する．
2)区域別カルシウムスコアと各疾患発症リスクの相関を明らかにする．
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| Outline of Final Research Achievements |
これまで，家族性高コレステロール血症患について本研究での検査法の有効性を明らかにした．さらに，健常群も交え同様の検討を続け，より強固なエビデンスを作成している．心臓弁膜症や脳梗塞などのリスクも本研究の検査にて予測可能と考察し，各疾患イベントと本研究の検査法との関連性を明らかにすべく検討を進めている．区域別カルシウムスコアの臨床的有用性を明らかにした後，区域分類を人工知能を用いて自動化させることが本研究の今後の展望である．
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究において提案した検査法である，区域別カルシウムスコアは，低線量CTという低侵襲な検査から，心血管，脳血管疾患に対してリスク分類が可能となる．高リスク群では積極的な治療介入により重症化の抑制に，低リスク群では侵襲的な検査の省略により患者の負担軽減や医療経済効果が期待できる．区域別カルシウムスコアの解析には膨大な時間的コストがかかり，技術者の負担が大きいが，本研究の展望として期待される人工知能での解析が可能となれば，医療現場の負担を抑えて有用な情報を得ることが可能となる．
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