| 研究課題/領域番号 |
19K17559
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| 研究機関 | 三重大学 |
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研究代表者 |
鳥羽 修平 三重大学, 医学部附属病院, 助教 (20806111)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 人工知能 / 胸部X線写真 / 12誘導心電図 / 小児 / 学校心臓検診 |
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| 研究実績の概要 |
昨年度までの成果に基づき、人工知能技術を用いた胸部X線写真の定量評価法の、肺体血流比以外の血行動態指標への応用、成人循環器領域への応用、および他の検査（12誘導心電図）への応用を進めている。また肺体血流比予測に関しては、その予測の特性を周術期データを用いて検討中である。肺体血流比予測の性能向上については、学習条件等の最適化を検討したが、大幅な改善は困難で、学習に用いるデータ数を増やす必要があると考えられた。データ数増加に関しては、多施設共同研究および国際共同研究を計画している。その他の性能向上の方法として、公開されているレントゲンデータ（big data）を用いた転移学習等を進めている。
他の検査への応用としては、本邦では学校心臓検診として毎年小中高校生に12誘導心電図が施行されており、不整脈や肺高血圧症のスクリーニングにおける有用性が示されているが、専門的な判読を要するため判読のコストと均質化が課題であったが、本研究において従来の信号処理技術とdeep learningを独自に組み合わせることにより、学校心臓検診心電図を判読する人工知能を開発することができた。本研究成果については国内外の学術集会で発表した（American Heart Association Scientific Sessions 2020、第85回日本循環器学会学術集会プレナリーセッション）。
心電図の教師データ作成においては、医師による小児12誘導心電図判読を効率的に行うためのアプリケーションを開発した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
12誘導心電図への応用は当初の研究計画にはなかったが、人工知能による画像認識技術を適切に応用して成果を得ることができ、学術集会で報告することができた。胸部X線写真からの血行動態指標予測に関しても、publicationはないものの順調に進んでいる。
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| 今後の研究の推進方策 |
来年度は以下の3点を目標に研究を推進する。
・多施設共同研究の開始と、人工知能の診断能向上
・国際共同研究の開始と、新たな血行動態指標への応用
・現在進行中の研究に関するpublication
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