| Project/Area Number |
23K15113
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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 | Nihon University |
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Principal Investigator |
深町 大介 日本大学, 医学部, 助教 (50718096)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
Fiscal Year 2026: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2024: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | AI / 両心不全 |
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| Outline of Research at the Start |
安定期心不全患者を含めた心臓カテーテル検査を行う患者を対象に、右心カテーテル検査中のX線透視画像からRadwisp装置による肺血流の動画を描出する。Radwisp装置(胸部X線透視動画解析ソフト)はX線透視画像から肺血流を可視化する画像診断ソフトであり、肺鬱血や肺高血圧を合併している患者では、肺血流が低下したRadwispの動画を描出可能である。安定期心不全患者を含めた心臓カテーテル検査を行う患者を対象に、右心カテーテル検査中のX線透視画像からRadwisp装置による肺血流の動画を描出することで、非侵襲的なRadwisp画像による新たな両心不全の病態診断法を確立することを目的とした研究である。
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| Outline of Annual Research Achievements |
今回の研究はスワンガンツカテーテル検査の時に得られる透視画像を用いて、その画像をRadwisp画像へと変換し、そのRadwisp画像からAI解析を行い心不全の状態を把握することができるかということが主の目的である。実際にスワンガンツカテーテルを行っている時のデータとRadwisp画像は同時に得られることができ、AI解析を用いて最終的に透視画像からのRadwisp画像のみで、侵襲的な検査を行わずに心不全の時に必要な数値の算出ができるかどうかということを検討している。その中で、現在2023年度はスワンガンツカテーテル検査を行う患者をこの研究に登録し、エントリーの継続を行った。目標症例数の400例の画像回収に関してはほぼ終了することが出来た。現在はそれらの透視画像をRadwisp画像へと変換する作業を行っている。このRadwisp画像に変換作業が終了したら、そのRadwisp画像と実際に得られたスワンガンツデータ、特に心拍出量や肺動脈楔入圧、肺血管抵抗値などが算出されている為、それらをAIに学習させ、Radwisp画像のみでどれだけ、スワンガンツから得られるデータとの正解が得られるかの検討が今後の目標である。1年目として掲げた目標、特に画像回収に関しては順調にエントリーがほぼ終了するところまで行っている。目標として掲げたプランとしては現在は、計画通りに遂行できている状況である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
現在、当初目標としていた症例数の画像の元データの収取に関してはおおむね終了している。本来ならば画像構築作業までは進んでいる予定ではあった。
しかしながら、今後はそれらの全ての画像からRadwisp画像への変換作業を終了させることが目標である。それらのRadwisp画像からAI解析を行い、元データと同じタイミングで施行したスワンガンツカテーテルの所見から学習を行い、AIが示す正解率に関してのデータを算出していく予定である。研究の進み具合としては当初の目標としてたいよりはやや遅れている。
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| Strategy for Future Research Activity |
目標症例数に関してはおおむね年内には全ての登録が終了する予定である。その為、それらのデータから後はAIでの解析を行うことを今後は進めていく。それに際し、スワンガンツを施行時の画像データが比較的重量があり、さらには症例数も多いため、処理スピードに時間がかかると見込まれる。その為に、これから新規の画像解析用のPCを購入し、解析を始める予定である。
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