新規画像処理ソフトを用いた人工知能による革新的「脳梗塞発症予測システム」の開発

Research Project

Project/Area Number	22K18208
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 90130:Medical systems-related
Research Institution	Shinshu University
Principal Investigator	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 – 2025-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2022: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Keywords	脳梗塞 / 人工知能 / 発症予測 / 頚動脈狭窄症 / AI
Outline of Research at the Start	頚動脈狭窄症は、脳梗塞を広範囲に発症する可能性がある重大な疾患である。その発症には狭窄率だけでなくプラークの性状や形状の関与が指摘されている。しかし、現状ではプラークに着目した脳梗塞発症リスクや治療選択に関する具体的な指標は存在しない。最善の治療法を選択するためには、各プラークに即した脳梗塞発症率を明らかにする必要がある。本研究の目的は、過去に脳梗塞を発症した「症候性頚動脈狭窄」症例と、脳梗塞を発症していない「無症候性頚動脈狭窄」症例のプラークの特徴を人工知能に学習させることにより、各「無症候性頚動脈狭窄」症例の将来における脳梗塞発症率を予測するシステムを開発する。