研究課題
基盤研究(C)
本研究では、脳虚血性病変検出方法として深層学習を活用したAI技術と、予後予測方法として急性虚血性脳卒中（AIS）患者の治療成果予測を目的とした機械学習（ML）手法を融合させた。具体的には、DWI、FLAIR、T2WIを統合した「fusion画像」から脳梗塞を特定し、みかけの拡散係数（ADC）を基にMTの結果とタイムリミットを予測するモデルを開発。この技術は、AIとMLの相互作用により、病変の正確な診断と予後予測を実現し、臨床的意思決定を大幅に支援する可能性を示した。
医用画像解析
本研究では、脳梗塞を高精度で検出し治療効果を予測するために、AIと機械学習技術を統合した新しい手法を開発しました。特に、複数の画像データを組み合わせた「fusion画像」を用いて脳梗塞の位置を特定し、治療後の結果と必要な時間を予測するモデルを構築した。この技術は、脳卒中治療の計画と評価に役立ち、迅速かつ正確な診断支援が可能となり、医療現場における意思決定を支援することができる可能性がある。
