深層学習による肺動脈造影CT画像からの慢性肺動脈血栓の自動検出

• Project/Area Number: 23K15098
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 53020:Cardiology-related
• Research Institution: Nagoya University
• Principal Investigator: 中野 嘉久 名古屋大学, 医学系研究科, 特任助教 (80845131)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000); Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2023: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
• Keywords: 慢性血栓塞栓性肺高血圧症 / 慢性肺血栓塞栓症 / 急性肺塞栓症 / CT / ディープラーニング

Outline of Research at the Start

急性肺塞栓症後の慢性期の病態である慢性血栓塞栓性肺疾患や最重症の病型で難病である慢性血栓塞栓性肺高血圧症についてはまだ不明な点が多い。研究代表者らは新たに肺動脈血栓の描出に優れたCTプロトコールを作成し研究を実施、結果急性肺塞栓症１年後において従来の報告と比し高頻度に肺動脈残存血栓を検出した。これらの症例の中には慢性期に重症化するリスクが高い症例が含まれる。一方、本CTプロトコールは微細な肺動脈血栓まで描出できるが、その読影には高い専門性が必要であった。本研究ではこのCT画像をAIを用いてディープラーニングさせることで肺動脈残存血栓を自動で検出するアプリケーションの開発と臨床応用を目的とする。