| Project/Area Number |
21K08044
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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 53020:Cardiology-related
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| Research Institution | National Cardiovascular Center Research Institute |
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Principal Investigator |
Asaumi Yasuhide 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 医長 (20629315)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大塚 文之 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 医長 (30745378)
西村 邦宏 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 研究所, 部長 (70397834)
野口 暉夫 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 副院長 (70505099)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2022: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
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| Keywords | 冠動脈硬化症 / 虚血性心疾患画像診断 / 病理学 / 深層学習法 / 核磁気共鳴画像法 / 冠動脈硬化巣 / 網羅的解析 / 画像診断 / 人工知能 / 病理網羅的解析 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、深層学習法によって各種画像情報から得られる位置情報・形態情報・機能情報・質的情報を統合させることに加え、質的情報の精度を向上させるために冠動脈プラークの病理組織解析から得られた分子病理学的情報も融合させる事により、冠動脈疾患の急性期治療の段階から長期予後改善を見据えた至適治療法（薬物療法・血行再建術）の選択を支援するシステム開発を目指す。
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| Outline of Final Research Achievements |
(1) We developed a risk stratification technique integrating electrocardiographic findings and clinical information with invasive imaging findings in acute myocardial infarction and coronary artery disease. Predictors of sudden death and prognosis of catheter interventional treatment for complex coronary artery lesions were identified by integrating invasive imaging, electrocardiography, and minimally invasive imaging after acute myocardial infarction. (2) In the research for risk stratification technology development focusing on minimally invasive imaging in coronary artery disease, we developed a method for estimating the occurrence of myocardial ischemia from coronary CT and MRI findings, verified imaging findings and pathology, and developed technology for recognizing high-risk coronary artery plaques using a deep learning method.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
虚血性心疾患における各種画像診断を統合させる事は、個別の症例における迅速な病態・予後の推定、その後の適切な介入を可能とする。特に虚血性心疾患では、放射線画像診断を通じた冠動脈解剖情報に基づく層別化が大きな治療の進歩をもたらした。冠動脈解剖学的情報に生理学的情報、分子生物学的情報を統合することにより、より良い層別化技術、個別化技術への発展が期待される。
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