脳画像解析を用いた脳卒中患者の新たな予後予測モデルの開発

• Project/Area Number: 24K14367
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 59010:Rehabilitation science-related
• Research Institution: Reiwa Heath Sciences University
• Principal Investigator: 玉利 誠 令和健康科学大学, リハビリテーション学部, 教授 (80786145)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 大田 瑞穂 令和健康科学大学, リハビリテーション学部, 助教 (20965090) ; 大内田 博文 国際医療福祉大学, 福岡保健医療学部, 准教授 (50806338) ; 久保田 勝徳 医療法人福岡桜十字(桜十字先端リハビリテーションセンター SACRA), リハビリテーション部, 研究員 (90843615)
• 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: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2025: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2024: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
• Keywords: 予後予測 / 脳画像解析 / 脳卒中

Outline of Research at the Start

脳卒中患者の回復予後を予測することは、リハビリテーションと退院計画において極めて重要である。しかしながら、長期的な予測精度とリハビリテーションへの影響が確立されている予測モデルは上肢機能の一部に限られており、その他の機能に関する予測モデルの検証や導入は十分ではない。本研究では脳画像から得られる神経ネットワークの指標を臨床指標に付加し、多施設共同による大規模データを機械学習することにより、精度の高い予後予測モデルを開発する。