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2023 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
研究機関千葉大学

研究代表者

西 毅  千葉大学, 医学部附属病院, 医員 (10894446)

研究期間 (年度) 2021-04-01 – 2025-03-31
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、前年度までに臨床データ収集や画像データの抽出、画像のアノテーション作業を行ってきた。2023年度は臨床的データの収集の継続および、リスク予測モデルの構築をすすめた。臨床的イベントの有無の二値分類の深層学習モデルを構築したが、初期モデルの精度は十分でなく今後の改善を要すると考えられ、モデルの改良を進めることとした。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

リスク予測モデルの構築の段階まですすんだが、完成には至らなかった。次年度にモデルの改良をすすめることとした。したがって、進捗状況は予定よりやや遅れていると考えられた。

今後の研究の推進方策

血管内超音波画像から臨床的イベントの有無の二値分類の深層学習モデルを構築したが、初期モデルの精度は十分でなく今後の改善を要する。前年度までにすすめたアノテーションデータのモデルへの活用などを行い精度改善を行っていく予定である。

次年度使用額が生じた理由

深層学習モデル構築や本研究の論文作成・投稿が遅れており、そのために予定していた経費を次年度に持ち越し使用することとした。

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公開日: 2024-12-25  

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