| 研究課題/領域番号 |
23K16827
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分59040:栄養学および健康科学関連
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| 研究機関 | 昭和大学 |
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研究代表者 |
山本 明和 昭和大学, 大学共同利用機関等の部局等, 講師 (60515592)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2025年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2024年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2023年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
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| キーワード | 光干渉断層撮影 / 急性心筋梗塞 / 冠動脈 / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
急性心筋梗塞の病因は生体内では光干渉断層法 (OCT) で診断が可能である。病因ごとに慢性期の予後は異なり、OCT画像の病因診断の標準化および迅速化は重要である。そのため、急性心筋梗塞のOCT画像を用いて急性心筋梗塞病因診断のAI画像診断システム開発を立案した。予後データと組み合わせることで、急性心筋梗塞急性期かつ慢性期の病因毎の治療最適化に応用可能となり急性心筋梗塞の予後改善が期待できる。
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| 研究実績の概要 |
急性心筋梗塞に対するカテーテル治療での再還流療法時に、光干渉断層法 (OCT) を実施し冠動脈硬化を観察することは、カテーテル治療ガイダンスのみならず、病因診断に役立つ。病因診断を行うことは、病因毎の治療法の確立ならびに予後改善に寄与する可能性がある。しかしながら、OCT画像診断には一定のトレーニングが必要であり、また急性期疾患の臨床現場における画像診断は、迅速である必要がある。そのため、急性心筋梗塞のOCT画像を用いて急性心筋梗塞病因診断のAI画像診断システム開発を立案した。予後データと組み合わせることで、急性心筋梗塞急性期かつ慢性期の病因毎の治療最適化に応用可能となる。AIモデル開発に必要な準備として、急性心筋梗塞症例の登録、OCT画像収集、臨床データの収集、画像解析を進行中である。OCT画像解析においては、専門医による病因診断ならびに冠動脈硬化のプラーク解析を施行している。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
産前産後休業ならびに育児休業にて研究が一時中断していた。復職後研究再開とともに、画像データ収集、臨床データ収集、画像解析を引き続き行い、その後、機械学習モデル開発を進めていく。
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| 今後の研究の推進方策 |
画像収集ならびに画像データ処理、画像解析、臨床データ収集を進める。正答データの作成が完了ののち、機械学習モデルの開発に移行する。
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