新規画像処理ソフトを用いた人工知能による「くも膜下出血発症予測システム」の開発

Research Project

Project/Area Number	22K09279
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 56010:Neurosurgery-related
Research Institution	Shinshu University
Principal Investigator	小山淳一信州大学, 医学部附属病院, 特任准教授 (10377632)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	花岡吉亀信州大学, 学術研究院医学系(医学部附属病院), 講師 (60772952)
Project Period (FY)	2022-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help	¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000) Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000) Fiscal Year 2024: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000) Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000) Fiscal Year 2022: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Keywords	人工知能 / AI / 脳動脈瘤 / くも膜下出血 / 発症予測
Outline of Research at the Start	未破裂脳動脈瘤は、重篤な疾患であるくも膜下出血を発症し得る病変であり、早期治療介入によって未然に破裂予防を行うことができる。しかし、治療によって致命的な合併症を生じる危険性は常に存在するため、安易に治療介入すべきではない。治療介入すべきか適切に判断するためには、各「未破裂脳動脈瘤」に応じた確かな破裂率を明らかにする必要がある。くも膜下出血を発症した「破裂脳動脈瘤」症例と、くも膜下出血を発症していない「未破裂脳動脈瘤」症例の3次元的な脳動脈瘤の形状・性状の違いを人工知能に学習させることにより、各「未破裂脳動脈瘤」症例の将来におけるくも膜下出血発症率を予測するシステムを開発する。