研究課題
基盤研究(C)
健康のバロメーターとして、血圧や心拍は家庭でも計測され、健康維持に役立っている。血管内皮機能も手軽に計測できれば、動脈硬化症の予防に有効と考えられる。これまでのシミュレーション研究により、血管系の数理モデルによる解析手法を使えば、脈波や血圧などの比較的容易に計測できるデータから、生体内で生じている細胞レベルの変化やそのメカニズムを抽出できる可能性が示唆された。本研究では、血管系のマルチスケールな数理モデルや機械学習等の情報科学的手法と生体計測を融合し、動脈硬化の兆しを簡便に早期発見する新しい手法の開発を行うものである。