| 研究課題/領域番号 |
20K08142
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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52040:放射線科学関連
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| 研究機関 | 岩手医科大学 |
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研究代表者 |
石田 大 岩手医科大学, 医学部, 准教授 (20400484)
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| 研究分担者 |
伊藤 智範 岩手医科大学, 医学部, 教授 (30347851)
土井 章男 岩手県立大学, ソフトウェア情報学部, 教授 (60271839)
森野 禎浩 岩手医科大学, 医学部, 教授 (90408063)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 血管内イメージング / 冠動脈 / 石灰化 / 光干渉断層法 / 機械学習 |
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| 研究成果の概要 |
当初は冠動脈石灰化病変の光干渉断層法イメージング（OFDI）画像を前向きに取得し、冠動脈の石灰化の石膏モデルを作成して石灰化病変治療に最適なデバイスを探求する実験を予定していたが、コロナ禍で実現困難となった。そこで研究手法を変更し、Virtualで冠動脈石灰化の治療評価が可能となる方法を探索した。結果、既存のOFDI画像を機械学習することで冠動脈OFDI画像から石灰化病変を自動診断できるアルゴリズムを作成することに成功した。また、プログラムの検証を行い、精度の高い石灰化プラーク診断（感度、特異度、陽性的中率、陰性的中率はそれぞれ83.2%、85.5%、76.6%、89.9%）が可能になった。
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| 自由記述の分野 |
冠動脈インターベンション、血管内イメージング
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究成果が実用化された際には、経験が浅い術者でも冠動脈石灰化プラークの重症度診断が簡便にできる様になると思われる。また、治療中に取得した画像を用いた際も石灰化プラークの定量化が容易に可能となり、治療のデバイスの選択及び評価も簡便かつ単純に行うことができる様になる。
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