• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2023 年度 研究成果報告書

冠動脈疾患患者の予後を光干渉断層画像から機械学習で予測する

研究課題

  • PDF
研究課題/領域番号 20K17117
研究種目

若手研究

配分区分基金
審査区分 小区分53020:循環器内科学関連
研究機関大阪大学

研究代表者

中村 大輔  大阪大学, 医学部附属病院, 特任助教(常勤) (30869970)

研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2024-03-31
キーワード冠動脈疾患
研究成果の概要

大阪大学病院でのOCT guided PCIで施行した症例で102例のステント留置前後のOCT画像を機械学習解析で試行した。PCI前後のOCT所見を解析し、 ステント留置後の拡張不全と臨床的予後、具体的には再血行再建との関連が示唆された。また、ステント拡張不全と留置前の石灰化の関係を解析 し、石灰化厚、石灰化長が留置後の拡張不全と関連した。今後はこの機械学習での石灰化解析が臨床的に有用であるがどうかを判別することが重要であ る。臨床的に有用性を持つ上では、OCTを施行した後、すぐに解析結果を出すシステムが必要である。今後は前向きにOCT画像を集めてさらなる解析を施行す る予定である。

自由記述の分野

循環器内科学

研究成果の学術的意義や社会的意義

厚生労働省が発表した2018年の人口動態統計月報年計(概数)の結果では、日本人の死 因の第2位は心疾患であり、今後の高齢化社会を考慮すると罹患率の上昇は確実であるその中でも虚血性疾患の罹患率は高く、冠 動脈疾患への治療成績の向上、それに伴う予後の改善は必至である。OCTによって心血管予後の予測が可能であれば、より詳細,より正確な治療方針の決定 が可能になり、またそれによって患者の心血管予後、生命予後の改善が期待できる

URL: 

公開日: 2025-01-30  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi