深層学習を利用した血流波形解析による微小血管吻合部の開存度の判別システムの開発

• 研究課題/領域番号: 20K09844
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分56070:形成外科学関連
• 研究機関: 名古屋大学
• 研究代表者: 中村 優 名古屋大学, 医学部附属病院, 病院助教 (00739724)
• 研究分担者: 亀井 譲 名古屋大学, 医学系研究科, 教授 (10257678) ; 蛯沢 克己 名古屋大学, 医学部附属病院, 病院助教 (20397459) ; 小田 昌宏 名古屋大学, 情報学研究科, 助教 (30554810) ; 神戸 未来 名古屋大学, 医学部附属病院, 病院助教 (50597862) ; 高成 啓介 愛知県がんセンター(研究所), がん病態生理学分野, 研究員 (80378190)
• 研究期間 (年度): 2020-04-01 – 2023-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2020年度)
• 配分額: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円); 2022年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円); 2021年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円); 2020年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
• キーワード: AI / DEEP LEARNING / 波形解析 / マイクロサージャリー / 遊離皮弁移植術

研究開始時の研究の概要

遠隔部に生きたまま組織を移植する技術である遊離皮弁移植術において重要なことは1～3mmという非常に細い血管を吻合することにある。吻合そのものに加え、術後の血管の開存の判断にも熟練を要し、難渋することが少なくない。本研究の目的は、血管吻合後の血流の波形を、近年注目されている技術である深層学習を利用して解析を行い、開存度の判定を行うモニタリングシステムを開発することである。これにより、血管閉塞の早期発見および閉塞傾向の解析を行うことで開存度そのものの向上を目指す。