AI技術を用いた大動脈瘤破裂リスクモデルの構築に関する総合的研究

• Project/Area Number: 24K11950
• 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: Osaka University
• Principal Investigator: 島村 和男 大阪大学, 大学院医学系研究科, 准教授 (10507205)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 四條 崇之 大阪大学, 大学院医学系研究科, 助教 (00644890) ; 山下 築 大阪大学, 医学部附属病院, 助教 (60778661)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
• Keywords: 大動脈瘤 / 人工知能（AI)

Outline of Research at the Start

従来、大動脈瘤においては大動脈口径が破裂リスクを規定するとされ、瘤径50mmを手術適応としているが、その破裂予測精度が低いことが課題となっている。そこで本研究では、大動脈壁の弾性率・ひずみエネルギーなどに着目し、CT画像解析により大動脈壁の機械的特性を簡便・非侵襲的に生体内で計測し、人工知能(AI)による症例個別の破裂リスクを 判定する大動脈破裂リスクモデルを開発することを目的とした。これにより大動脈口径のみに依存しない症例個別の破裂リスクの高精度層別化が可能となり、新たなる大動脈治療ガイ ドライン構築に繋がることが期待される。