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

2023 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 21K16046
• Research Institution: Chiba University
• Principal Investigator: 西 毅 千葉大学, 医学部附属病院, 医員 (10894446)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2025-03-31
• Keywords: 血管内超音波

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、前年度までに臨床データ収集や画像データの抽出、画像のアノテーション作業を行ってきた。2023年度は臨床的データの収集の継続および、リスク予測モデルの構築をすすめた。臨床的イベントの有無の二値分類の深層学習モデルを構築したが、初期モデルの精度は十分でなく今後の改善を要すると考えられ、モデルの改良を進めることとした。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

リスク予測モデルの構築の段階まですすんだが、完成には至らなかった。次年度にモデルの改良をすすめることとした。したがって、進捗状況は予定よりやや遅れていると考えられた。

Strategy for Future Research Activity

血管内超音波画像から臨床的イベントの有無の二値分類の深層学習モデルを構築したが、初期モデルの精度は十分でなく今後の改善を要する。前年度までにすすめたアノテーションデータのモデルへの活用などを行い精度改善を行っていく予定である。

Causes of Carryover

深層学習モデル構築や本研究の論文作成・投稿が遅れており、そのために予定していた経費を次年度に持ち越し使用することとした。