自己学習型AIを用いた非侵襲型脳内温度分布提示システムの開発

• Project/Area Number: 24K15721
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 90110:Biomedical engineering-related
• Research Institution: Tokyo Medical and Dental University
• Principal Investigator: 本間 達 東京医科歯科大学, 大学院医歯学総合研究科, 助教 (60361721)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 伊藤 南 東京医科歯科大学, 大学院医歯学総合研究科, 教授 (20311194)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000); Fiscal Year 2026: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); 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: 脳内温度提示システム / 数理モデル / 内部状態推定 / 選択式脳低温療法

Outline of Research at the Start

脳内に生じる種々の傷害や炎症によって脳内の代謝が亢進し上昇した脳温を無侵襲で測定するために，数理シミュレーションによる脳温分布の可視化システムを用いて可視化・提示するシステムを開発する．脳に出入りする血流と輸液の温度を用いて，脳組織の代謝状態を同定し，精密な脳温を計算するシミュレーションシステムの検証を経て，汎用化のために，血流温度を代用する鼓膜温度を用いて脳内温度をモニタリングするシステムを開発する．模型実験と動物実験で安全性を確認し，臨床試験に適用可能な実用的な実験システムの試作損を完成することを目指す．