機械学習を用いた心エコー図の画像認識による大動脈弁狭窄症の進行予測

Research Project

Project/Area Number	24K18997
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 53020:Cardiology-related
Research Institution	Tokyo Medical and Dental University
Principal Investigator	平澤憲祐東京医科歯科大学, 東京医科歯科大学病院, 助教 (60627397)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000) Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2024: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Keywords	Aortic Stenosis / Echocardiography / Deep learning
Outline of Research at the Start	後ろ向きに中等度大動脈弁狭窄症と診断された患者を抽出したデータベースを作成し、二次元心エコー図検査から機械学習を用いた画像解析を行い重症への進行を予測するモデルを作成する。続いて前向きに中等度大動脈弁狭窄症患者をリクルートしその有用性を検討する。