人工知能を用いた低侵襲・低被ばくECV評価法の開発

Research Project

Project/Area Number	24K18799
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 52040:Radiological sciences-related
Research Institution	Ehime University
Principal Investigator	吉田和樹愛媛大学, 医学部附属病院, 助教 (20898168)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000) Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2025: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000) Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Keywords	ECV / 心蔵CT / AI
Outline of Research at the Start	近年では、CT-extra cellular volume fraction (ECV：細胞外液分画)による心筋性状評価が可能となり、心不全診療にも応用可能となってきた。しかし、追加撮像による被ばく増加や、Hct値を得るための採血が必要であるなどの課題が未だに残存しており、臨床普及への制限となっていた。これらの課題解消のため、我々はAIを用いた低侵襲・低被ばくECV評価法を考案した。本研究は、AIを用いたHct値の予測により採血処置を不要とし、さらに、ECV計算のために必要な追加撮像を、通常の冠動脈石灰化画像から予測モデルを作成することにより省略化し、被ばく線量を低下させることを目的とする。