コイル塞栓術脳動脈瘤の再開通予防を前提とした最適コイル選定システムの開発

• Project/Area Number: 24K21132
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 90130:Medical systems-related
• Research Institution: Tokyo University of Science
• Principal Investigator: 藤村 宗一郎 東京理科大学, 工学部機械工学科, 助教 (70904267)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2026: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2024: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
• Keywords: 脳動脈瘤 / 脳血管内治療 / コイル塞栓術 / 数値流体力学

Outline of Research at the Start

脳動脈瘤に対するコイル塞栓術では，術後の再開通 (脳動脈瘤の再発)が課題となっている．課題克服のためには治療対象となる個別の脳動脈瘤に対して、コイル留置に伴う血行力学的変化を考慮しながら、治療に適切なコイルを選択できるようになる必要がある。そこで本研究ではコイル塞栓術で治療した脳動脈瘤のデータベースに対する機械学習から，治療に最適なコイルのサイズと組み合わせを予測するための機械学習モデルを構築する．また，予測されたコイルを留置した後の脳動脈瘤に対する数値流体力学解析の結果から再開通と血行力学的因子の関連について明らかにする。