2022 Fiscal Year Research-status Report
災害時や在宅ケア用の下肢静脈塞栓症リスク自動評価ツールの開発
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20K11068
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| Research Institution | Niigata University |
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Principal Investigator |
近藤 世範 新潟大学, 医歯学系, 教授 (10334658)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
内山 美枝子 新潟大学, 医歯学系, 教授 (10444184)
吉村 宣彦 新潟大学, 医歯学総合病院, 准教授 (50303160) [Withdrawn]
堀井 陽祐 新潟大学, 医歯学総合病院, 准教授 (90464015)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | ディープラーニング / 災害医療 / 下肢静脈 / 血栓 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
実験-2「下肢静脈エコー画像における静脈領域の自動抽出」について，前年度取得した成人ボランティ20人分の膝窩静脈のエコー動画像（シグマック社製ポケットエコーMirucoで撮像）に対して教師データ（静脈領域の設定）を作成した．U-netを用いてleave-one-out cross validationで評価したとき静脈領域の自動抽出精度を表すDice係数の平均値は0.855となった．実験-3「下肢静脈エコー画像における正常静脈と血栓を伴う静脈の自動分類」について，血栓を伴う20症例分の下肢静脈瘤エコー画像（陽性1607枚）と血栓のない20症例分の下肢静脈瘤エコー画像（陰性1607枚）を収集した．ResNet101を用いてhold-out法（学習症例：テスト症例＝50%：50%）で評価したところ，分類精度は100%となった．
実験-4「血栓を伴う下肢静脈エコー画像からのDVT発症リスクの予測」のために血栓領域の自動抽出を実施した．長軸像15症例（300枚），短軸像30症例（600枚）の下肢静脈エコー画像を対象に教師データを作成した．そして，U-netによりleave-one-out cross validationを実施したとき，Dice係数は長軸方向で0.15～0.85短軸方向で0.23～0.79となった．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
実験-1から実験-5まではひととおり実施できたが，成果の論文化がやや遅れているため．
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| Strategy for Future Research Activity |
研究成果の論文化を進める
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| Causes of Carryover |
補助事業の目的をより精緻に達成するための研究の実施（追加（再現）実験の実施や学会参加、論文投稿など）．成果発表（主に論文投稿）の費用として全額使用する予定．
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