2022 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、2022年度は前年度にエクスポートしたIVUS画像データのアノテーション作業を進めた。アノテーションを効率的にすすめるため前年度作成したソフトウェアを活用した。
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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
2022年度は目標としてはIVUS画像のアノテーション作業を概ね完了することができ、次年度の人工知能モデル構築にすすめることが可能である。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、アノテーションを施行したＩＶＵＳ画像を基に人工知能モデルの構築を進めていく予定である。
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| Causes of Carryover |
アノテーション作業の補助のため実験補助者を雇用、AIを搭載したIVUSソフトウェアの開発および、それに関する学会発表の旅費のため直接経費を使用した。予定していた金額より安価で抑えられた為、次年度使用額が生じた。最終年度はディープラーニングモデル作成、学会発表や論文発表のために経費を使用する予定である。
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