大動脈区分を見る：深層学習と複合現実によるREBOA支援システムの開発

Research Project

Project/Area Number	22K18217
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 90130:Medical systems-related
Research Institution	Teikyo University
Principal Investigator	高田剛志帝京大学, 先端総合研究機構, 助教 (00908858)
Project Period (FY)	2022-04-01 – 2025-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000) Fiscal Year 2023: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000) Fiscal Year 2022: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Keywords	REBOA / 複合現実(Mixed Reality) / 深層学習 / 救急医療 / セグメンテーション
Outline of Research at the Start	本研究の目的は、深層学習および複合現実の技術を用いて大動脈内バルーン遮断(REBOA)支援システムを開発することである。救命救急におけるカテーテル手技であるREBOAは、X線透視装置等がない非透視下の状況でも行われることがあるが、非透視下では大動脈から重要臓器へ分岐する分枝位置を正確に把握する術がなく、意図せず重要臓器が虚血に陥るリスクと隣り合わせである。そこで、本研究では、非透視下における安全なREBOAの実現を支援するため、大動脈区分を判別する深層学習モデルの開発、および、判別した大動脈区分を直感的に可視化する複合現実システムの開発を行う。