研究課題/領域番号 |
21K16046
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研究種目 |
若手研究
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配分区分 | 基金 |
審査区分 |
小区分53020:循環器内科学関連
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研究機関 | 川崎医科大学 |
研究代表者 |
西 毅 川崎医科大学, 医学部, 講師 (10894446)
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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 |
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)
2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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キーワード | 血管内超音波 / 人工知能 / 深層学習 |
研究開始時の研究の概要 |
血管内超音波(IVUS)は血管内側から冠動脈内腔の大きさだけでなく血管壁、冠動脈プラークの容量や性状に関する情報が得られることから、経皮的冠動脈形成術(PCI)時の治療戦略の決定・治療成績向上に欠かせない装置となっている。本研究では、PCI前後のIVUS画像からディープラーニングモデルを作成し、人工知能によるIVUS診断の確立を目指す。血管内構造物の定量評価のみならず、PCI時のslow flow / no reflowや側枝閉塞といったPCI時の合併症リスク予測を目標とする。
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研究実績の概要 |
血管内超音波(IVUS)画像から経皮的冠動脈インターベンション(PCI)時の合併症リスク予測するモデル作成を目標とし、2022年度は前年度にエクスポートしたIVUS画像データのアノテーション作業を進めた。アノテーションを効率的にすすめるため前年度作成したソフトウェアを活用した。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
2022年度は目標としてはIVUS画像のアノテーション作業を概ね完了することができ、次年度の人工知能モデル構築にすすめることが可能である。以上より、研究はおおむね順調に進展していると考えている。
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今後の研究の推進方策 |
今後、アノテーションを施行したIVUS画像を基に人工知能モデルの構築を進めていく予定である。
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