• 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

2022 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、2022年度は前年度にエクスポートしたIVUS画像データのアノテーション作業を進めた。アノテーションを効率的にすすめるため前年度作成したソフトウェアを活用した。

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

2022年度は目標としてはIVUS画像のアノテーション作業を概ね完了することができ、次年度の人工知能モデル構築にすすめることが可能である。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、アノテーションを施行したIVUS画像を基に人工知能モデルの構築を進めていく予定である。

次年度使用額が生じた理由

アノテーション作業の補助のため実験補助者を雇用、AIを搭載したIVUSソフトウェアの開発および、それに関する学会発表の旅費のため直接経費を使用した。予定していた金額より安価で抑えられた為、次年度使用額が生じた。最終年度はディープラーニングモデル作成、学会発表や論文発表のために経費を使用する予定である。

  • 研究成果

    (1件)

すべて 2022

すべて 学会発表 (1件)

  • [学会発表] AI-IVUS解析ソフトウェア2022

    • 著者名/発表者名
      西 毅
    • 学会等名
      第30回日本心血管インターベンション治療学会

URL: 

公開日: 2023-12-25  

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