| Project/Area Number |
23K07068
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 52040:Radiological sciences-related
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| Research Institution | Iwate Medical University |
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Principal Investigator |
石田 大 岩手医科大学, 医学部, 准教授 (20400484)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
土井 章男 岩手県立大学, その他部局等, 特命教授 (60271839)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| 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)
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| Keywords | 機械学習 / 冠動脈石灰化 / 光干渉断層法 / 冠動脈 / 石灰化 / イメージング / 深層学習 |
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| 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。
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| Outline of Annual Research Achievements |
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ことが今回の研究の目的である。以前の科学研究費助成事業（基盤研究(C)20K08142：光干渉断層法イメージングを応用した新しい冠動脈石灰化モデルの作成と治療機器の開発）の際に使用した画像データを用いることで研究の準備期間の短縮を図った。アルゴリズムの教師データを作成するべく、令和５年度は研究者及び研究助手がOCT画像内の冠動脈石灰化領域の全てをトレースする作業を行い、概ね順調に進んだ。並行して、この分野の最新の知見を国際学会（TCT2023）や日本循環器学会総会で収集した。
以前の科学研究費助成事業（基盤研究(C)20K08142）の際に冠動脈石灰化の診断アルゴリズムに関する試作ソフトが完成しており（Oikawa R, Doi A, Ishida M, Chakraborty B. Automatic detection and visualization system for coronary artery calcification using optical frequency domain imaging. Artificial Life and Robotics. 2023:1-11.）、今回の教師データを用いて前述の診断アルゴリズムの精度を高めていく予定である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
令和５年度は研究全体を通して最も時間を要する教師データの作成に費やしたが、予想より早い進捗で（令和５年度内に）終了する事ができた。これから予定している診断アルゴリズム作成に関してもいくつかのハードルが予想されるが、概ね順調な進捗状況と考えられる。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和６年度は教師データとなる画像を用い、既に試作している石灰化診断のアルゴリズムをより精度の良いものに改良していく予定である。そしてある程度実用化の目処が立った段階でその診断能の評価を行い、学会等で公表していく予定である。
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