Vascular age estimation by carotid artery echocardiography - development of a new method to improve the accuracy

• Project/Area Number: 23K06864
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 52010:General internal medicine-related
• Research Institution: Gifu University
• Principal Investigator: 森田 浩之 岐阜大学, 大学院医学系研究科, 教授 (90252147)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 横田 康成 岐阜大学, 工学部, 教授 (00262957) ; 森 一郎 岐阜大学, 大学院医学系研究科, 准教授 (40444327) ; 浅野 元尋 岐阜大学, 医学部附属病院, 助教 (60802816) ; 不破 雅之 岐阜大学, 医学部附属病院, 助教 (20891766) ; 清水 恒輔 岐阜大学, 工学部, 助教 (70973733)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
• Keywords: エコー動画 / CAVI / AI

Outline of Research at the Start

我々は、頸動脈エコーでの心臓拍動に伴う総頸動脈壁の動きから血管年齢を推定する新たな方法を開発し、これまで700名の患者に適用し評価を行ってきた。推定した血管年齢と実年齢に相関があること、動脈硬化リスクが高い患者では実年齢より血管年齢が有意に高くなっていることを示すことができた。本研究では、以下の3つの手法を取り入れ、より精度の高い検査法の開発を目指す。
１）弾性係数指標に代わる、より正確に血管年齢を推定できる数理モデルの開発
２）上記の数理モデルに基づく血管年齢を推定可能な機械学習・深層学習などを利用した新たな方法の開発
３）CAVIと弾性係数指標の両方から血管年齢を推定する新たな数理モデルの開発