血流動態画像解析と人工知能による肺癌術後血栓形成メカニズム解明と予測モデルの開発
| Project/Area Number |
21K15811
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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 52040:Radiological sciences-related
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| Research Institution | Kagoshima University |
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Principal Investigator |
内匠 浩二 鹿児島大学, 医歯学域鹿児島大学病院, 講師 (50535820)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | 4D flow / 肺癌 / 肺静脈血栓 / 人工知能 / CFD |
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| Outline of Research at the Start |
肺癌術後の患者において肺静脈断端部に血栓が形成し，それに伴う脳梗塞の発症がまれではない重大な合併症として認識されるようになった．近年，コンピュータを利用した血流シミュレーション解析法（CFD）を応用することで仮想的に術後の血流予測・評価を行うことが可能となった．これらの解析を用いた血栓形成の原因解明や予防法の確立が期待される．
本研究では，放射線血流解析画像や臨床情報を組み合わせたAIによるmultiparametric解析を用いて肺癌術後における左房/肺静脈内血栓形成メカニズムを解明し，さらにCFD解析を用いた高度な術前血栓形成予防法を開発・確立することを目的としている．
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| Outline of Annual Research Achievements |
肺癌術後，特に左上葉切除後の症例でCTとMRI撮像を行った症例を対象に，4D flowでの血流変化を計測し，今後のCFD解析を行うための血流情報の収集を行った．またmultiparametric解析のパラメータの一つとしてMRIでのcine画像を解析することで左房機能の評価を行い，血栓形成との関連を評価した．
左房容積が大きいほど，左房機能が低下した症例ほど，術後血栓を形成することが分かった．現在論文投稿中である．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
現状では術前術後での肺静脈から左房へ流入する血流量の変化に関する評価が不十分であり，CFD解析まで至っていない．
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| Strategy for Future Research Activity |
左房機能と4D flowから得られた左房内血流を比較評価し，患者背景も加味したマルチパラメトリック解析を行い，さらにCFDデータを加えて血栓形成予測モデルを開発する予定である．
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Report
(3 results)
Research Products
(4 results)
