2021 Fiscal Year Research-status Report
人工知能を用いた血管内超音波画像によるリスク予測モデルの構築
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21K16046
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| Research Institution | Kawasaki Medical School |
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Principal Investigator |
西 毅 川崎医科大学, 医学部, 講師 (10894446)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 血管内超音波 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
血管内超音波（IVUS）画像から経皮的冠動脈インターベンション（PCI）時の合併症リスク予測するモデル作成を目標とし、2021年度は心筋梗塞症例でPCIを施行した症例の手技合併症情報を含むデータベースの作成およびIVUS画像データ（DICOM）のエクスポート作業をすすめた。また、効率よくアノテーション作業を進めるためのソフトウェアの構築をすすめた。また、以前より進めていたIVUS画像のセグメンテーションのディープラーニングモデルに関する研究が終了し研究論文として出版した。さらに、各社のIVUSシステム間での計測値の差異を評価する補足的なファントム実験を行い研究論文として発表した。
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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
2021年度に症例画像データベースの構築と画像データのエクスポートをほぼ完了することができた。また、以前からすすめていたIVUS画像セグメンテーションモデルの構築が進み、そのモデルをもとに効率よくアノテーション作業をすすめることができると考えられる。以上より、研究はおおむね順調に進展していると考えている。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後、効率よくIVUS画像アノテーションをすすめるため、ディープラニングによるIVUSセグメンテーションモデルを基にソフトウェアを作成し研究の推進を図っていく予定である。
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| Causes of Carryover |
直接経費のうちコンピューター購入として235950円を使用した。2021年度に予定していたアノテーション作業が遅れ、そのための実験補助者を雇用しなかった為、次年度使用額が生じた。次年度にアノテーションソフトウェア構築や作業に伴う雇用に経費を使用する予定とした。
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