2021 Fiscal Year Research-status Report
冠動脈疾患各種画像診断からの情報統合と深層学習を融合した革新的治療補助法の開発
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21K08044
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| Research Institution | National Cardiovascular Center Research Institute |
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Principal Investigator |
浅海 泰栄 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 医長 (20629315)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大塚 文之 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 医長 (30745378)
西村 邦宏 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 研究所, 部長 (70397834)
野口 暉夫 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 副院長 (70505099)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 核磁気共鳴画像法 / 冠動脈硬化巣 / 網羅的解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
（１）2021年度は深層学習法を用いた、非造影T1協調核磁気共鳴画像法による不安定冠動脈描出法の確立を目指した。二次予防症例および一次予防症例を対象に機械学習予測モデルを構築して最終的に８５％を超える正答率を持つモデルの作成に至った
（２）2021年度は過去に当院で集積した病理標本を用いた不安定冠動脈硬化巣に特徴的な網羅的蛋白解析を行った。その結果不安定動脈硬化巣に特徴的な蛋白群の特定に至った。
（３）冠動脈CT画像データを用いた深層学習法による予測モデルの構築を図っているが本研究は途上にある。
（４）心臓血管集中治療領域における予後予測モデル作成にあたり、当院集中治療室におけるデータベース作成を行っている。同データベース内から、急性非代償性心不全合併甲状腺機能亢進症（甲状腺クリーゼ）の重症化を推定する指標の報告を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
深層学習法を用いた 核磁気共鳴画像法に基づく不安定冠動脈硬化巣の評価法については順調な進捗状況であり、次年度は論文化を進めていく
また病理組織解析については、網羅的解析の結果がまとまり次第 個々の因子について解析を追加する予定である
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| Strategy for Future Research Activity |
核磁気共鳴画像法に関する研究は進んでいるものの、その他画像診断については立ち遅れていることから、周囲と連携して進めていく。
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