研究課題/領域番号 |
20K22504
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研究種目 |
研究活動スタート支援
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配分区分 | 基金 |
審査区分 |
0403:人間医工学およびその関連分野
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研究機関 | 順天堂大学 |
研究代表者 |
鍵山 暢之 順天堂大学, 保健医療学部, 准教授 (20722010)
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研究期間 (年度) |
2020-09-11 – 2024-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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キーワード | 心臓超音波検査 / 人工知能 |
研究開始時の研究の概要 |
本研究では、多施設で得た心エコー図画像データをスペックルトラッキング法にて解析し、算出されたストレイン値を用いて非侵襲的に心腔内圧を推定するプログラムを作ることを目標とする。ストレイン値は代表値を用いるのではなく、生の大量のデータ(ビッグデータ)を人工知能処理し、心カテーテル検査で得た心腔内圧を教師データとして扱うことで予測モデルを作成する。
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研究実績の概要 |
本研究は令和2年度中途から開始された右心カテーテル検査と心エコー図画像を用いた多施設共同研究であり、昨年度末までに順天堂大学における倫理委員会を 通過し、解析用ソフトウェアの構築などを行い、研究体制を整えた。また共同研究機関における倫理委員会審査通過を経て、データを実際に順天堂大学のコアラボに輸送する工程を行い、解析が開始できるように準備を進めた。また、心エコー解析の前段階として小型機を用いた試作研究をする上で、遠隔モニタリングに 関する論文を一報、運動による心内圧変化に関する論文を一報作成した。本研究は後ろ向き症例によって構成されるトレーニングセットを用いて作成したマシンラーニングモデルを、前向き症例によって構成されるテストセットによって評価するという構想であったが、新型コロナウイルス感染症の流行のため、右心カテーテル検査を受ける症例数が極端に減ってしまったため、前向きに患者を登録することが難しくなった。そのため、前向き患者登録を中止して、後ろ向きの データセットを時系列によって分割することでテストセットとして使用する計画を進めている。進捗状況として、令和3年度を通じて、スペックルトラッキング 法を用いた心エコー図のストレイン解析を行ったが、新型コロナウイルス感染症による研究者の作業時間の短縮や、作業人数の制限があり、思うように計画通りの解析が進んでいない現状である。そのため、令和4年度は約600例のストレイン解析を終了させた。令和5年度にマシンラーニングモデル作成、統計解析、学会発表、論文作成を進めていく予定である。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
新型コロナウイルス感染症による研究者の作業時間の短縮や、作業人数の制限があり、思うように解析計画が進んでいない。そのため、令和5年度も引き続き解 析を行っていく計画としている。
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今後の研究の推進方策 |
上記理由により計画が遅れており、令和5年度にストレインエコー解析、ならびにマシンラーニングモデル作成、統計解析、論文作成を行う予定とする。
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