光干渉断層法画像による深層学習を用いた冠動脈石灰化病変の治療支援ソフト開発

Research Project

Project/Area Number	23K07068
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 52040:Radiological sciences-related
Research Institution	Iwate Medical University
Principal Investigator	石田大岩手医科大学, 医学部, 准教授 (20400484)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	土井章男岩手県立大学, ソフトウェア情報学部, 教授 (60271839)
Project Period (FY)	2023-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help	¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000) Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000) Fiscal Year 2024: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000) Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Keywords	冠動脈 / 石灰化 / イメージング / 光干渉断層法 / 深層学習
Outline of Research at the Start	本研究では冠動脈に対するOCTイメージングの画像を用い、冠動脈石灰化の自動診断が可能となるアルゴリズムを開発する予定である。そしてそのアルゴリズムが臨床成績の予測が可能であることを証明する予定である。過去の画像データを基に石灰化部分を人力で抽出（ラベル付け）する作業に時間を要するが、元となる画像データが完成すれば、機械による深層学習を行うことで自動診断のアルゴリズムのソフトウエアが完成できる見込みである。