Cerebral Artery Occlusion Screening System for Emergency Medicine Based on the Fusion of Electronic Measurement and Machine Learning

• Project/Area Number: 25K03499
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 90130:Medical systems-related; Basic Section 90140:Medical technology assessment-related; Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section90130:Medical systems-related , Basic Section90140:Medical technology assessment-related
• Research Institution: Doshisha University
• Principal Investigator: 大崎 美穂 同志社大学, 理工学部, 教授 (30313927)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 松川 真美 同志社大学, 理工学部, 教授 (60288602) ; 白浜 公章 同志社大学, 理工学部, 准教授 (30467675) ; 斎藤 こずえ 奈良県立医科大学, 医学部, 病院教授 (80398429) ; 山上 宏 筑波大学, 医学医療系, 教授 (00455552)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥18,720,000 (Direct Cost: ¥14,400,000、Indirect Cost: ¥4,320,000); Fiscal Year 2027: ¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000); Fiscal Year 2026: ¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000); Fiscal Year 2025: ¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
• Keywords: 救急医療 / 脳動脈閉塞 / 脈波 / 電子計測 / 機械学習

Outline of Research at the Start

脳動脈閉塞は死や失語・麻痺のリスクが高いが，発症直後の速やかな診断治療により回避し得る．しかし，標準的な画像診断装置は大型で使用者制限があり，救急車等に搭載し難い．本研究では電子計測と機械学習の技術を融合して，救急医療現場で脳動脈閉塞をスクリーニングできる新方式のシステムを目指す．脳内の閉塞からの反射による頚動脈波の変化に着目し，小型の圧電センサ脈波測定装置と，脈波を用いて閉塞有無を推定する機械学習手法を開発する．医師と連携して臨床計測・評価実験を行い，本システムの有効性を明らかにする．本研究により国内外に類を見ない本システムを実用化して，救急救命・予防医学に貢献する．