有限要素法を用いた剛体シェルモデルによる腹部大動脈瘤の拡張予測とその臨床応用

• Project/Area Number: 24K11948
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 55030:Cardiovascular surgery-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 木村 賢 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (40991237)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 山本 創太 芝浦工業大学, デザイン工学部, 教授 (80293653) ; 中山 敦子 公益財団法人榊原記念財団(臨床研究施設・研究部門), 内科医局, 副部長 (60529147) ; 保科 克行 東京大学, 医学部附属病院, 准教授 (90571761)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000); 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: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
• Keywords: 腹部大動脈瘤 / 拡張予測 / 機械学習

Outline of Research at the Start

大動脈瘤は、大動脈の一部が拡張する疾患であり、動脈瘤の拡大に従い破裂のリスクが上昇することが知られている。破裂すると致命的となるため、一定以上の瘤径になると手術治療が必要になる。しかし瘤径はあくまで破裂リスクの目安であり、 動脈瘤の形状や瘤壁の性状によってリスクは異なると考えられる。
医工連携において創出した動脈瘤の成長ひずみ推定手法を、当科大動脈瘤症例の実データに適応し、動脈瘤拡張モデルの確立を試みる。また機械学習により大動脈瘤拡張シミュレーションシステムを構築し、個別の瘤拡張リスク予測を目指す。