動態撮影と人工知能を用いた先天性横隔膜ヘルニアにおける呼吸機能予測モデルの開発

• 研究課題/領域番号: 24K11785
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分55010:外科学一般および小児外科学関連
• 研究機関: 九州大学
• 研究代表者: 永田 公二 九州大学, 大学病院, 講師 (20419568)
• 研究分担者: 山崎 誘三 九州大学, 大学病院, 助教 (00643347) ; 近藤 琢也 九州大学, 医学研究院, 助教 (00644725) ; 福田 篤久 九州大学, 大学病院, 助教 (20709795) ; 田尻 達郎 九州大学, 医学研究院, 教授 (80304806) ; 鷺山 幸二 九州大学, 大学病院, 助教 (20755243)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円); 2026年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2024年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
• キーワード: 先天性横隔膜ヘルニア / 呼吸機能 / 長期予後 / 動態撮影 / 人工知能

研究開始時の研究の概要

CDHは重症度によって予後が層別化されているため、重症度に応じた呼吸機能の増悪があるものと予想される。呼吸機能検査データとDCRデータ（視覚機能データ）を統合し、重症度を予測する。DCRデータでは、関心領域（ROI）を評価し、健側肺と患側肺の左右差を計測する。換気血流シンチデータ、呼吸機能検査データ、胸郭変動データ、横隔膜挙動データを統合し、教師データを作成する。これらのデータを統合し、ディープラーニングが導入されたWorkstationをプログラミングに教師データとして学習させ、全自動での長期呼吸機能を予測するシステムを構築する。