| Project/Area Number |
22K08202
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 53020:Cardiology-related
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
山地 杏平 京都大学, 医学研究科, 助教 (50860582)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
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| Keywords | 動脈硬化 / OCT / artificial intelligence / coronary artery disease / plaque / 光干渉断層撮影 / 冠動脈プラーク / 人工知能 / 経皮的冠動脈形成術 |
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| Outline of Research at the Start |
光干渉断層撮影(OCT)画像上のプラークの性状を人工知能(AI)にて解析したと結果と、長期的臨床イベントの関連を評価した研究は存在せず、本研究ではこれを明らかにすることを目的とする。AIを用いてOCT画像を自動的に診断することで、特定の読影エキスパートに頼ることなく治療方針を決めることが可能となり、高リスク病変が評価できるようになるのみならず、今後の医療の標準化につながることも期待される。
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| Outline of Annual Research Achievements |
OCT画像解析をすすめ、fibroatheromaのAIを用いた自動解析にて、accuracy 92.6%となった。fibroatheromaの種別として、よりリスクの高いthin-cap fibroatheromaの自動解析を含め、今後AIの発展を予定している。
また、臨床データを含む論文については、国際学会であるTRANSCATHETER CARDIOVASCULAR
THERAPEUTICS (TCT) 2023にて発表を行い、Journal of american heart associationに投稿中であり、現在revision 2となっている。さらには、AIを用いた予後予測について引き続き研究を進め、2024年度に公表予定である。
追跡データの収集も同時に進めているが、動脈硬化に関連するイベントは、終生みられるものであり、今後さらなる追跡を行う予定である。
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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
すでに論文投稿中であり、また更なる解析を進めており、2024年中に改めて論文作成予定である。
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| Strategy for Future Research Activity |
2024年にはAIに関する論文を投稿予定であるが、引き続き臨床追跡データを収集し、研究をより良いものとする予定である。
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