深層学習を用いた心電図同期CT画像の生成と心疾患予防医療への応用

• 研究課題/領域番号: 23K14872
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分52040:放射線科学関連
• 研究機関: 九州大学
• 研究代表者: 小島 宰 九州大学, 大学病院, 診療放射線技師 (60749034)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円); 2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2023年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
• キーワード: 深層学習 / 心電図同期CT画像 / 心疾患

研究開始時の研究の概要

健康寿命の延伸を目指す我が国において、心疾患の予防は重要である。CTで算出可能な冠動脈石灰化スコアは、心疾患発症率と相関があり、事前に把握する事で心疾患の予防に繋がる。しかし冠動脈石灰化スコアの正確な算出は、検診でも実施される非心電図同期CT撮影では難しく、心電図同期CT撮影が必要である。しかし心電図同期CT撮影は、被ばくが多いために心疾患疑い患者以外への実施は難しい。
本研究は、まず非心電図同期単純CT画像から心電図同期単純CT画像を深層学習で生成し、 冠動脈石灰化スコアの正確な算出を目指す。次に、非心電図同期造影CT画像から心疾患の診断が可能な冠動脈CT画像の生成を目指す。