研究課題
若手研究
頚動脈狭窄症は、脳梗塞を広範囲に発症する可能性がある重大な疾患である。その発症には狭窄率だけでなくプラークの性状や形状の関与が指摘されている。しかし、現状ではプラークに着目した脳梗塞発症リスクや治療選択に関する具体的な指標は存在しない。最善の治療法を選択するためには、各プラークに即した脳梗塞発症率を明らかにする必要がある。本研究の目的は、過去に脳梗塞を発症した「症候性頚動脈狭窄」症例と、脳梗塞を発症していない「無症候性頚動脈狭窄」症例のプラークの特徴を人工知能に学習させることにより、各「無症候性頚動脈狭窄」症例の将来における脳梗塞発症率を予測するシステムを開発する。
