2022 Fiscal Year Research-status Report
Creating Tailored Post-Resuscitation Care Based on Brain Injury Severity with AI Imaging
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22K09112
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| Research Institution | Niigata University |
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Principal Investigator |
西山 慶 新潟大学, 医歯学総合研究科, 教授 (90447970)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
本多 忠幸 新潟大学, 医歯学系, 准教授 (70231579)
大橋 さとみ 新潟大学, 医歯学総合病院, 准教授 (00313510)
本田 博之 新潟大学, 医歯学総合病院, 講師 (20535174)
八幡 えり佳 新潟大学, 医歯学総合病院, 特任助教 (30622906)
石川 博補 新潟大学, 医歯学総合病院, 助教 (80769399)
上村 夏生 新潟大学, 医歯学系, 助教 (00792285)
晝間 優隆 新潟大学, 医歯学総合病院, 助教 (50915048)
松井 亨 新潟大学, 医歯学総合病院, 助教 (60753283)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 心肺停止 / 画像 / 人工知能 / 集中治療 / 救急 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は関連するガイドラインおよび規則に従い、東京大学医学部附属病院の施設審査委員会（文献番号2018082NI）により承認された。2017年から2019年の間に防衛医科大学校、京都医療センター、京都第一赤十字病院で自己心拍再開後に頭部CTを撮影した93名の院外心肺停止患者の臨床データと頭部CTデータをレトロスペクティブに収集した。外傷または脳損傷を呈する患者は調査対象から除外された。CT画像に金属や骨のアーチファクトがひどく広がっていたため、7人の患者のデータを調査から除外した。そのため、本研究では86名のCA患者のデータを使用した。これらのCA患者の90日後の神経学的予後をGlasgow-Pittsburgh cerebral performanceに基づき評価し、31名、1名、2名、13名、39名がそれぞれCPC1、2、3、4、5を示した。CPCが2までが神経学的予後良好と定義し、32人の患者が予後良好で、残りの54人を予後不良と定義した。さらに下記の概要で解析を開始した。VOIの設定には2つの戦略を採用した。まず、脳CT画像にVOI（Volume of Interest）を設定し、QIBs（特徴量）を抽出した。続いて、前処理を行った後、1170個のQIBを算出し、原画と変換後のCT画像のVOIで確認した。QIBは、1次ヒストグラムとテクスチャ関数で構成されている。さらに、訓練セットを用いた特徴選択アルゴリズムにより、分類のための代表的なQIBを選択した。最後に、単変量解析では、テストセットにおける各代表的なQIBの分類性能を評価した。多変量解析では、トレーニングセットを用いて機械学習モデルを構築し、その性能をテストセットで評価した。
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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
臨床データの収集が終了し、解析方法もほぼ確立されている。
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| Strategy for Future Research Activity |
データをトレーニングセットとテストセットに分け、トレーニングセットを用いて、分類のための代表的な定量的画像バイオマーカーを選択する。
単変量解析では、Brunner-Munzel検定のp値とテストセットの受信者操作特性曲線下面積（AUC）によって分類を評価し、多変量解析では、トレーニングのために機械学習モデルを構築し、テストセットでのAUCで評価する。
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| Causes of Carryover |
臨床データの収集が予想より順調であり、そのための旅費が減じた。一方、データ解析およびその解釈にためデータサイエンティストも連携研究者に加わることから、GPCを有するコンピュータなど研究経費の増加が予想されるため、次年度の研究費と合算したうえで研究の遂行を行っていく計画である。
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