冠動脈疾患各種画像診断からの情報統合と深層学習を融合した革新的治療補助法の開発

• 研究課題/領域番号: 21K08044
• 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53020:循環器内科学関連
• 研究機関: 国立研究開発法人国立循環器病研究センター
• 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)
• 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)
• 研究期間 (年度): 2021-04-01 – 2024-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2021年度)
• 配分額: 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)
• キーワード: 冠動脈硬化症 / 画像診断 / 人工知能 / 病理網羅的解析

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。