有限要素法を用いた剛体シェルモデルによる腹部大動脈瘤の拡張予測とその臨床応用

• 研究課題/領域番号: 24K11948
• 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55030:心臓血管外科学関連
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 木村 賢 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (40991237)
• 研究分担者: 山本 創太 芝浦工業大学, デザイン工学部, 教授 (80293653) ; 中山 敦子 公益財団法人榊原記念財団(臨床研究施設・研究部門), 内科医局, 副部長 (60529147) ; 保科 克行 東京大学, 医学部附属病院, 准教授 (90571761)
• 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: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円); 2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2024年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
• キーワード: 腹部大動脈瘤 / 拡張予測 / 機械学習

研究開始時の研究の概要

大動脈瘤は、大動脈の一部が拡張する疾患であり、動脈瘤の拡大に従い破裂のリスクが上昇することが知られている。破裂すると致命的となるため、一定以上の瘤径になると手術治療が必要になる。しかし瘤径はあくまで破裂リスクの目安であり、 動脈瘤の形状や瘤壁の性状によってリスクは異なると考えられる。
医工連携において創出した動脈瘤の成長ひずみ推定手法を、当科大動脈瘤症例の実データに適応し、動脈瘤拡張モデルの確立を試みる。また機械学習により大動脈瘤拡張シミュレーションシステムを構築し、個別の瘤拡張リスク予測を目指す。