光超音波イメージング画像に対する探索的AI技術を用いた新たな下肢虚血診断法の開発

• Project/Area Number: 25K12056
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 55030:Cardiovascular surgery-related
• Research Institution: Keio University
• Principal Investigator: 尾原 秀明 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 准教授 (20276265)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 藤村 直樹 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 助教 (80445212)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2026: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2025: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
• Keywords: 光超音波

Outline of Research at the Start

本研究の対象疾患は包括的高度慢性下肢虚血(以下CLTI)である。本邦で0.2mmまでの微細血管を無侵襲で描出できる新たなモダリティとして、光超音波イメージングが開発された。本研究の目的は、潰瘍局所の微細血管を血行再建前後で光超音波イメージングで評価し、治癒が得られる潰瘍と治癒が得られない潰瘍の間にどのような血管構造の差異があるのかを人工知能(AI)技術を用い見いだし、血行再建後の潰瘍治癒予測モデルを作成することである。潰瘍治癒が期待できなければ、早期再介入や切断をおこなうなどの臨床判断を可能にすることで治療期間を短縮でき、患者負担の軽減および医療資源の大幅な節約につながると考えている。