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2023 年度 研究成果報告書

冠動脈疾患各種画像診断からの情報統合と深層学習を融合した革新的治療補助法の開発

研究課題

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研究課題/領域番号 21K08044
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分53020:循環器内科学関連
研究機関国立研究開発法人国立循環器病研究センター

研究代表者

浅海 泰栄  国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 医長 (20629315)

研究分担者 大塚 文之  国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 医長 (30745378)
西村 邦宏  国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 研究所, 部長 (70397834)
野口 暉夫  国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 副院長 (70505099)
研究期間 (年度) 2021-04-01 – 2024-03-31
キーワード冠動脈硬化症 / 虚血性心疾患画像診断 / 病理学 / 深層学習法
研究成果の概要

急性心筋梗塞・冠動脈疾患における侵襲的画像所見を中心として心電図所見・臨床情報を統合したリスク層別化技術の開発を行った。急性心筋梗塞後の侵襲的画像診断・心電図・低侵襲画像を統合した突然死予測、複雑冠動脈病変に対するカテーテルインターベンション治療予後予測因子を明らかにした。冠動脈疾患における低侵襲画像診断を中心としたリスク層別化技術開発研究では、冠動脈CT・MRI所見から心筋虚血発生の推定法の開発、画像所見と病理像の検証に加え、深層学習法による高リスク冠動脈プラークを認識する技術開発を行なった。

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

虚血性心疾患における各種画像診断を統合させる事は、個別の症例における迅速な病態・予後の推定、その後の適切な介入を可能とする。特に虚血性心疾患では、放射線画像診断を通じた冠動脈解剖情報に基づく層別化が大きな治療の進歩をもたらした。冠動脈解剖学的情報に生理学的情報、分子生物学的情報を統合することにより、より良い層別化技術、個別化技術への発展が期待される。

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公開日: 2025-01-30  

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