| Project/Area Number |
23K15111
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 53020:Cardiology-related
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| Research Institution | Juntendo University |
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Principal Investigator |
金子 智洋 順天堂大学, 医学部, 助教 (60963353)
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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 |
¥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: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
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| Keywords | 大動脈弁狭窄症 / 心臓超音波 / カルシウムスコア / 人工知能 / 心エコー図 |
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| Outline of Research at the Start |
大動脈弁狭窄症の実臨床において、治療介入の判断に最も重要なのは重症度評価であるが、今までの心エコー図の解析のみでは治療の有無が判定できないdiscordant ASが数多く存在する。本研究では、多施設観察研究において得られた心エコー図画像を用いて、MDCTで得られるカルシウムスコアを推定する人工知能プログラムを作製し、心エコー図画像のみからdiscordant ASの正確な重症度評価を行う診断プログラムを構築する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
低流量低圧較差の大動脈弁狭窄症(AS)は心臓超音波検査のみでは診断が困難であり、ドブタミン負荷心臓超音波検査や心電図同期下単純CTによるカルシウムスコアの算出が必要となる。ドブタミン負荷心臓超音波検査や心電図同期下単純CTは限られた施設でのみ施行可能であり、多くの一次医療機関においてASの重症度が過小評価され診断できていない現状がある。本研究では、人工知能を用いることで安静時の心臓超音波検査のみでCTのカルシウムスコアを予測するモデルを構築することを目的としている。現在、倫理委員会の承認をえて、患者登録を開始している。データ入力用のEDCを構築し、データ収集を行なっている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
本研究に利用できる後ろ向きデータが多くなく、より多くの前向きのデータ収集が必要であるため。
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| Strategy for Future Research Activity |
現在、共同研究施設を含めた4施設で、後ろ向きデータと前向きデータを収集している。データ収集と並行して、人工知能モデル構築のための環境作りを行なっており、データ収集が完了し次第、モデル構築を開始する。
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