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2017 年度 研究成果報告書

人工知能と心疾患リスクモデルとを統合した次世代型画像診断システムの開発

研究課題

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研究課題/領域番号 15K09947
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
研究分野 放射線科学
研究機関金沢大学

研究代表者

中嶋 憲一  金沢大学, 医学系, 准教授 (00167545)

連携研究者 奥田 光一  金沢医科大学, 一般教育機構, 講師 (60639938)
松尾 信郞  金沢大学附属病院, 講師 (30359773)
研究期間 (年度) 2015-04-01 – 2018-03-31
キーワード人工ニューラルネットワーク / 虚血性心疾患 / 心不全 / 心筋血流イメージング / 心臓交感神経イメージング / リスクモデル / 心臓核医学 / 多施設研究
研究成果の概要

虚血性心疾患や心不全の臨床診断は患者の臨床経過に加えて血液情報、画像を含めた諸検査の総合的判断によってなされる。その診断と死亡リスク評価に画像と臨床情報を統合した人工知能あるいは多変量モデルを作成することが目的であった。いずれも多施設の協力により心臓病のデータベースを作成した。心筋血流イメージングについては、その特徴抽出とニューラルネットワークによって、心筋の異常を専門医に匹敵する検出レベルで診断可能となった。また、心不全においては、心臓交感神経イメージング(MIBG)を含む臨床情報の多変量解析により、死亡リスクの推定が可能となった。これらはいずれもソフトウェアとして利用できるように公開した。

自由記述の分野

核医学

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公開日: 2019-03-29  

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