研究課題
若手研究
急性期脳梗塞に対する血栓回収療法において、硬い血栓による閉塞、治療対象血管の高度の蛇行が血栓回収不成功の要因であることが血管モデルを用いた実験や臨床データで示されている。血栓回収デバイスは透視画像で視認できるため、「硬い血栓」、「高度の血管蛇行」の存在をデバイスの挙動から推察可能である。本研究では、治療中の透視下のデバイスの挙動を、機械学習モデルにより自動判定するシステムを開発し、治療成績との関連を明らかにするとともに、血栓回収不成功に陥りやすい「血栓要因」、「血管要因」を術中に把握し、リアルタイムに治療戦略の選択に反映させる新たな試みを可能にし、治療成績向上への貢献を目指す。
