| 研究課題/領域番号 |
21K08044
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分53020:循環器内科学関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人国立循環器病研究センター |
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研究代表者 |
浅海 泰栄 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 医長 (20629315)
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| 研究分担者 |
大塚 文之 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 医長 (30745378)
西村 邦宏 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 研究所, 部長 (70397834)
野口 暉夫 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 副院長 (70505099)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
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| キーワード | 冠動脈硬化症 / 虚血性心疾患画像診断 / 病理学 / 深層学習法 / 核磁気共鳴画像法 / 冠動脈硬化巣 / 網羅的解析 / 画像診断 / 人工知能 / 病理網羅的解析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、深層学習法によって各種画像情報から得られる位置情報・形態情報・機能情報・質的情報を統合させることに加え、質的情報の精度を向上させるために冠動脈プラークの病理組織解析から得られた分子病理学的情報も融合させる事により、冠動脈疾患の急性期治療の段階から長期予後改善を見据えた至適治療法（薬物療法・血行再建術）の選択を支援するシステム開発を目指す。
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| 研究成果の概要 |
急性心筋梗塞・冠動脈疾患における侵襲的画像所見を中心として心電図所見・臨床情報を統合したリスク層別化技術の開発を行った。急性心筋梗塞後の侵襲的画像診断・心電図・低侵襲画像を統合した突然死予測、複雑冠動脈病変に対するカテーテルインターベンション治療予後予測因子を明らかにした。冠動脈疾患における低侵襲画像診断を中心としたリスク層別化技術開発研究では、冠動脈CT・MRI所見から心筋虚血発生の推定法の開発、画像所見と病理像の検証に加え、深層学習法による高リスク冠動脈プラークを認識する技術開発を行なった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
虚血性心疾患における各種画像診断を統合させる事は、個別の症例における迅速な病態・予後の推定、その後の適切な介入を可能とする。特に虚血性心疾患では、放射線画像診断を通じた冠動脈解剖情報に基づく層別化が大きな治療の進歩をもたらした。冠動脈解剖学的情報に生理学的情報、分子生物学的情報を統合することにより、より良い層別化技術、個別化技術への発展が期待される。
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