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2021 年度 実施状況報告書

人工知能を用いた血管内超音波画像によるリスク予測モデルの構築

研究課題

研究課題/領域番号 21K16046
研究機関川崎医科大学

研究代表者

西 毅  川崎医科大学, 医学部, 講師 (10894446)

研究期間 (年度) 2021-04-01 – 2024-03-31
キーワード血管内超音波
研究実績の概要

血管内超音波(IVUS)画像から経皮的冠動脈インターベンション(PCI)時の合併症リスク予測するモデル作成を目標とし、2021年度は心筋梗塞症例でPCIを施行した症例の手技合併症情報を含むデータベースの作成およびIVUS画像データ(DICOM)のエクスポート作業をすすめた。また、効率よくアノテーション作業を進めるためのソフトウェアの構築をすすめた。また、以前より進めていたIVUS画像のセグメンテーションのディープラーニングモデルに関する研究が終了し研究論文として出版した。さらに、各社のIVUSシステム間での計測値の差異を評価する補足的なファントム実験を行い研究論文として発表した。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

2021年度に症例画像データベースの構築と画像データのエクスポートをほぼ完了することができた。また、以前からすすめていたIVUS画像セグメンテーションモデルの構築が進み、そのモデルをもとに効率よくアノテーション作業をすすめることができると考えられる。以上より、研究はおおむね順調に進展していると考えている。

今後の研究の推進方策

今後、効率よくIVUS画像アノテーションをすすめるため、ディープラニングによるIVUSセグメンテーションモデルを基にソフトウェアを作成し研究の推進を図っていく予定である。

次年度使用額が生じた理由

直接経費のうちコンピューター購入として235950円を使用した。2021年度に予定していたアノテーション作業が遅れ、そのための実験補助者を雇用しなかった為、次年度使用額が生じた。次年度にアノテーションソフトウェア構築や作業に伴う雇用に経費を使用する予定とした。

  • 研究成果

    (2件)

すべて 2021

すべて 雑誌論文 (2件) (うち国際共著 1件、 査読あり 2件、 オープンアクセス 1件)

  • [雑誌論文] Deep learning-based intravascular ultrasound segmentation for the assessment of coronary artery disease2021

    • 著者名/発表者名
      Nishi Takeshi、Yamashita Rikiya、Imura Shinji、Tateishi Kazuya、Kitahara Hideki、Kobayashi Yoshio、Yock Paul G.、Fitzgerald Peter J.、Honda Yasuhiro
    • 雑誌名

      International Journal of Cardiology

      巻: 333 ページ: 55~59

    • DOI

      10.1016/j.ijcard.2021.03.020

    • 査読あり / 国際共著
  • [雑誌論文] Head-to-head comparison of quantitative measurements between intravascular imaging systems: An in vitro phantom study2021

    • 著者名/発表者名
      Nishi Takeshi、Imura Shinji、Kitahara Hideki、Kobayashi Yoshio、Yock Paul G.、Fitzgerald Peter J.、Honda Yasuhiro
    • 雑誌名

      IJC Heart & Vasculature

      巻: 36 ページ: 100867~100867

    • DOI

      10.1016/j.ijcha.2021.100867

    • 査読あり / オープンアクセス

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公開日: 2022-12-28  

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