| 研究課題/領域番号 |
22K07752
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| 研究機関 | 大阪公立大学 |
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研究代表者 |
山本 晃 大阪公立大学, 大学院医学研究科, 准教授 (60419695)
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| 研究分担者 |
植田 大樹 大阪公立大学, 大学院医学研究科, 研究員 (90779480)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | 人工知能 / 門脈圧亢進症 |
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| 研究実績の概要 |
門脈圧亢進症は慢性肝疾患などを理由として、門脈圧が上昇することによる様々な症状、合併症の総称である。合併症は、食道胃静脈瘤出血、難治性腹水、肝性脳症、黄疸などであり、それぞれ致命的な疾患である。これらの門脈圧亢進症の診断基準のゴールドスタンダードは、門脈肝静脈圧格差（Hepatic venous pressure gradient: HVPG）測定であるが、侵襲的であり、より低侵襲な推定法が望まれている。今回の研究は、腹部CT画像をAI（artificial intelligence:人工知能）を用いた方法で解析し、門脈静脈圧格差を類推するアルゴリズムを作成することが目的である。本研究のステップは、①症例の蓄積 ②アルゴリズムの作成 という2段階のステップからなるが、①症例の蓄積は過去のデータを用い、件数としては423例確認できた。423例のCT画像を解析し、門脈左枝レベル、右枝レベル、脾静脈レベル、脾臓最大径レベル、肝下縁の次のレベル(肝臓が入らない)の5スライスを単純CT、造影CT門脈相ともに抽出(それぞれ10スライス)した。またそれぞれの肝臓のバックグランドデータを収集した。残るステップは②アルゴリズム作成になるが、これは昨年度に基盤アルゴリズムが作成されており、次年度はいよいよアルゴリズム作成、またAIが解析にどの部位を注力したかを示すヒートマップを作製予定である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
本年度の進展は問題がおこることなく進捗した。症例数も400例以上収集でき、各画像の抽出も終了した。
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| 今後の研究の推進方策 |
本年度までに抽出した画像データをもとにAIのアルゴリズムを作成する。その結果をもって、論文発表を行う。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
アルゴリズム作成は次年度の予定であり、使用するパソコンなどの補強を行う予定である。
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