新規画像処理ソフトを用いた人工知能による「くも膜下出血発症予測システム」の開発

• 研究課題/領域番号: 22K09279
• 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56010:脳神経外科学関連
• 研究機関: 信州大学
• 研究代表者: 小山 淳一 信州大学, 医学部附属病院, 特任准教授 (10377632)
• 研究分担者: 花岡 吉亀 信州大学, 学術研究院医学系(医学部附属病院), 講師 (60772952)
• 研究期間 (年度): 2022-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2022年度)
• 配分額: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円); 2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2024年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円); 2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2022年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
• キーワード: 人工知能 / AI / 脳動脈瘤 / くも膜下出血 / 発症予測

研究開始時の研究の概要

未破裂脳動脈瘤は、重篤な疾患であるくも膜下出血を発症し得る病変であり、早期治療介入によって未然に破裂予防を行うことができる。しかし、治療によって致命的な合併症を生じる危険性は常に存在するため、安易に治療介入すべきではない。治療介入すべきか適切に判断するためには、各「未破裂脳動脈瘤」に応じた確かな破裂率を明らかにする必要がある。
くも膜下出血を発症した「破裂脳動脈瘤」症例と、くも膜下出血を発症していない「未破裂脳動脈瘤」症例の3次元的な脳動脈瘤の形状・性状の違いを人工知能に学習させることにより、各「未破裂脳動脈瘤」症例の将来におけるくも膜下出血発症率を予測するシステムを開発する。