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心疾患はじめ各種疾患の治療・管理に、心臓超音波検査による心筋運動異常の診断は重要である。しかし、超音波動画像から心筋運動異常を的確に診断するには、適切な画像描出と熟練医による診断が必要である。近年、人工知能（AI）を活用し、深層学習（ディープラーニング）に基づく医用画像診断支援システム開発が行われている。超音波動画像にAIを活用することで、熟練医相当の心筋運動異常の診断が可能と期待される。しかし、心筋運動異常の診断は、動画像で行う必要があるため、動画像を用いた学習が必要となる。今回の研究では、心臓超音波法動画像から、AIを活用したコンピューター診断支援システムを開発し、そのシステムを用いることで、熟練医相当の心筋運動異常の自動診断が可能か検討することを計画した。研究代表者の施設で保存されている心臓超音波デジタル動画像ファイリングから、心筋運動評価に適した画質と判断された心尖部３断面の心臓超音波動画像を解析用画像として、心筋を16分画に分け、各分画の心筋運動をスコア化による心筋運動評価を行い、解析データとして準備した。これらデータを用いて、ディープラーニングに基づく各分画の心筋運動自動解析アルゴリズムの開発を試み、心尖部１断面６分画について、心筋運動自動解析アルゴリズムの作成を行った。他の心尖部2断面10分画についても、同様の方法で心筋運動自動解析アルゴリズムの作成を試みている途中であったが、研究代表者が所属施設を退職すし、科研費指定機関に就職する予定がないため、研究を中止することとなった。
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