| 研究課題/領域番号 |
24K11990
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分55030:心臓血管外科学関連
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| 研究機関 | 三重大学 |
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研究代表者 |
別所 早紀 三重大学, 医学部附属病院, 助教 (30806112)
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| 研究分担者 |
鳥羽 修平 三重大学, 医学部附属病院, 助教 (20806111)
高尾 仁二 三重大学, 医学系研究科, 教授 (30263007)
伊藤 久人 三重大学, 医学部附属病院, 講師 (40378336)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2026年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2025年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円)
2024年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
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| キーワード | AI |
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| 研究開始時の研究の概要 |
心不全が重症化するほど左房圧は上昇し、その値は心不全の重症度を判定する指標として重要である。左房圧は直接測定することが困難であり、実臨床においては肺動脈カテーテルによる肺動脈楔入圧を近似値として使用しているが、観血的な処置が必要となる。近年の人工知能(AI)による画像認識技術の発展は目覚ましく、医療への応用が進んでいるが、左房圧など血行動態指標の評価に関する報告は限られている。心臓病患者において、AIによる画像認識技術を使用することにより、胸部単純X線写真から非観血的に左房圧上昇の有無と程度を正確に予測する方法を開発することが本研究の目的である。
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