| Project/Area Number |
23K27884
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| Project/Area Number (Other) |
23H03194 (2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 58060:Clinical nursing-related
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
中山 奈津紀 名古屋大学, 医学系研究科(保健), 准教授 (30454375)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
今井 國治 名古屋大学, 医学系研究科(保健), 教授 (20335053)
玉腰 浩司 名古屋大学, 医学系研究科(保健), 教授 (30262900)
本田 育美 名古屋大学, 医学系研究科(保健), 教授 (30273204)
大島 千佳 福井県立大学, 看護福祉学部, 教授 (30405063)
江尻 晴美 中部大学, 生命健康科学部, 教授 (60515104)
森脇 佳美 名古屋大学, 医学系研究科(保健), 助教 (60613693)
丹羽 史織 名古屋大学, 医学系研究科(保健), 助教 (80963545)
荒川 尚子 中部大学, 生命健康科学部, 講師 (90552076)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2028-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥16,770,000 (Direct Cost: ¥12,900,000、Indirect Cost: ¥3,870,000)
Fiscal Year 2027: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
Fiscal Year 2026: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2025: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2024: ¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
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| Keywords | 動脈硬化 / 超音波画像解析 / 生活習慣 / 睡眠 / 運動 / 画像解析 / 看護介入 |
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| Outline of Research at the Start |
動脈硬化を抑制し改善させることは、後遺症を惹起しうる脳卒中や心筋梗塞等の循環器疾患の発症抑制につながり喫緊の課題である。本研究の最終目標は、個人差のある動脈硬化を惹起する生活習慣を特定し、個人に適した生活習慣の改善を行う、つまりオーダーメイドな看護介入を構築することである。具体的には、①頸動脈エコーの画像を解析し動脈硬化のテクスチャ(均一性・線維化・石灰化・脂質量・線維性被膜厚・表面形状・狭窄率等)を定量的に評価し、②テクスチャの差異を惹起した生活習慣(運動・睡眠・食事)、ストレス(自律神経活動）を特定する。③6か月後のテクスチャの差異と各生活習慣の詳細な変化を定量化する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、①頸動脈エコーの画像を解析し動脈硬化のテクスチャ(均一性・線維化・石灰化・脂質量・線維性被膜厚・表面形状・狭窄率等)を定量的に評価し、②テクスチャの差異を惹起した生活習慣(運動・睡眠・食事)とストレス、自律神経活動の影響を明らかにすることによって、③患者個人の動脈硬化を特徴づけた標的にオーダーメイドで看護介入を行い、介入効果を明らかにする。
2023年度は①の画像解析に取り組んだ。頸動脈エコー画像の静止画を用いて、解析に適切な部分の選定を行い、解析を行った。解析の結果、数理式で表すことが可能かどうかを現在検討中である。数理で表すことができれば、指標化が可能になると考えている。また、一方で、人工知能を用いた画像解析の可能性も模索中である。現在、画像処理を行い、自動で血管内皮を計測するための方法に挑戦している。血管内皮計測のための画像処理方法が確率すれば、超音波の器械に依存する画像の処理も可能になるとともに、自動計測を可能にすることによって、生活習慣病への働きかけを即時に行うことを可能にできる。
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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
画像解析の結果を数理式で表し、一般化できる指標とすることを目指す一方で、AIを用いて画像解析をオートメーション化することによって、広く一般で活用できる可能性を広げることができる。今後、研究施設を拡大するうえで、超音波画像の質の違いを考慮することなく、分析できる可能性がある。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は、画像解析の結果の指数化にめどがつき次第、生活習慣病の調査を開始していく。生活習慣病と動脈硬化指数が関連するかの研究を進めることが可能になる。
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