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深層学習による肺動脈造影CT画像からの慢性肺動脈血栓の自動検出

研究課題

研究課題/領域番号 23K15098
研究種目

若手研究

配分区分基金
審査区分 小区分53020:循環器内科学関連
研究機関名古屋大学

研究代表者

中野 嘉久  名古屋大学, 医学系研究科, 特任助教 (80845131)

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 *注記
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2023年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
キーワード慢性血栓塞栓性肺高血圧症 / 慢性肺血栓塞栓症 / 急性肺塞栓症 / CT / ディープラーニング
研究開始時の研究の概要

急性肺塞栓症後の慢性期の病態である慢性血栓塞栓性肺疾患や最重症の病型で難病である慢性血栓塞栓性肺高血圧症についてはまだ不明な点が多い。研究代表者らは新たに肺動脈血栓の描出に優れたCTプロトコールを作成し研究を実施、結果急性肺塞栓症1年後において従来の報告と比し高頻度に肺動脈残存血栓を検出した。これらの症例の中には慢性期に重症化するリスクが高い症例が含まれる。一方、本CTプロトコールは微細な肺動脈血栓まで描出できるが、その読影には高い専門性が必要であった。本研究ではこのCT画像をAIを用いてディープラーニングさせることで肺動脈残存血栓を自動で検出するアプリケーションの開発と臨床応用を目的とする。

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公開日: 2023-04-13   更新日: 2023-07-19  

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