| Project/Area Number |
22K19671
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 58:Society medicine, nursing, and related fields
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
Kawasaki Ryo 大阪大学, 大学院医学系研究科, 教授 (70301067)
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| Project Period (FY) |
2022-06-30 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
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| Keywords | 高血圧 / 眼底 / スクリーニング / 深層学習 / 眼底写真 / 網膜血管 / 人工知能 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は、『高血圧の結果と考えられてきた網膜血管径変化が、非高血圧者でも認められる』という予想外の結果に着想を得て、『眼底画像から高血圧の有無や血圧値、また、血圧値の変化を推定する』挑戦的研究である。眼底画像をもとにして、現在の血圧値、高血圧の有病、高血圧の発症、血圧値の変化といった高血圧に関連するアウトカムを推定する深層学習モデルを作成し、高血圧の予防、治療評価、予後予測に応用できるか検証・評価する。簡便かつ非侵襲的に繰り返し得ることは、健診受診の動機づけ、ハイリスク者絞り込み等これまでにないアプローチで寄与できる。また、治療に伴う生体影響の指標として治療評価法への応用の可能性もある。
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| Outline of Final Research Achievements |
Fundus images have been know to reflect results of hypertension. In this project, we examined a 'reversal' association of retinal image as an biomarker to estimate the presence of hypertension, blood pressure values from fundus images. Using a large dataset, systolic and diastolic blood pressure values were estimated using retinal images as input. The accuracy of blood pressure estimation was 24.4% for systolic blood pressure values in the range ±5 mmHg, 47.1% for ±10 mmHg and 65.2% for ±15 mmHg; 25.5% for diastolic blood pressure values in the range ±3 mmHg, 41.45% for ±5 mmHg and 71.7% for ±10 mmHg. The potential of this biomarker for individualisation and refinement of cardiovascular disease (CVD) risk assessment and as a biomarker that can be measured easily and non-intrusively outside of healthcare facilities was explored.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
血圧は容易に測定できる検査ではあるが、より簡便に、より容易に、また、血圧測定が困難な環境などでは眼底画像から血圧が測定されることによって、新たなスクリーニングの可能性がある。また、実感を伴わない「血圧値の変化」を画像上の変化として見える化するなどで生体変化を把握することで、循環器危険因子としての血圧値に応用した。眼底という一つの入力から、血圧値という代表的な心血管疾患リスク因子の個別化、精緻化、また医療機関以外でも侵襲なく簡便に測定できるバイオマーカーとしての可能性を示すことができた他、血圧値以外の危険因子にも同様のアプローチが応用できる知見も得た。
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