深層学習による冠動脈組織性状診断法の開発と急性冠症候群発症予測への応用

• 研究課題/領域番号: 25K15931
• 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90130:医用システム関連
• 研究機関: 岐阜大学
• 研究代表者: 増田 悠人 岐阜大学, 医学部附属病院, 医員 (30932628)
• 研究分担者: 大倉 宏之 岐阜大学, 大学院医学系研究科, 教授 (30425136) ; 原 武史 岐阜大学, 工学部, 教授 (10283285)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円); 2027年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2025年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
• キーワード: 急性冠症候群 / 冠動脈プラーク / 人工知能

研究開始時の研究の概要

本研究では、冠動脈の超音波画像をAIに学習させ、動脈の状態を自動で診断し、将来の心筋梗塞や心臓の発作（急性冠症候群）の危険性を予測できるかを調べます。岐阜大学など複数の病院で3年間にわたり患者データを集め、AI診断の正確さを従来の方法と比較し、実際の医療現場で使える技術となることを目指します。