既存皮弁血流検査と血流スコープのAI解析による術後管理支援システムの開発

• Project/Area Number: 23K15464
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 55010:General surgery and pediatric surgery-related
• Research Institution: National Center for Global Health and Medicine
• Principal Investigator: 山本 匠 国立研究開発法人国立国際医療研究センター, その他部局等, 形成外科診療科長、第二形成外科医長 (80582056)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
• Keywords: 再建外科 / マイクロサージャリー / 皮弁移植 / AI

Outline of Research at the Start

遊離皮弁移植術は再建手術として一般的だが、皮弁血流が悪化し壊死するリスクがある。そのため、血流障害を可能な限り早期に発見、原因の解除を行うことが重要であるが、皮弁血流の正確な判断は経験を要し難易度が高い。本研究の目的は、血管吻合後の皮弁血流の判断材料となる皮弁の色調、血流スコープによる画像、ピンプリックテストの出血、サーモグラフィー写真の色調を総合した情報をAIによる深層学習を利用して解析を行い、緊急手術の必要性の診断補助を行うモニタリングシステムを開発することである。