| 研究課題/領域番号 |
23K07067
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| 研究機関 | 長崎大学 |
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研究代表者 |
工藤 崇 長崎大学, 原爆後障害医療研究所, 教授 (20330300)
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| 研究分担者 |
井手口 怜子 長崎大学, 原爆後障害医療研究所, 助教 (10457567)
西 弘大 長崎大学, 原爆後障害医療研究所, 助教 (10719496)
平田 健司 北海道大学, 医学研究院, 准教授 (30431365)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| キーワード | 人工知能 / 患者フレンドリー / 脳血管予備能 / 心筋血流 / 骨 |
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| 研究実績の概要 |
2023年度において；
脳については、69例の脳血管障害症例（内頚動脈閉塞43, 中大脳動脈狭窄8, もやもや病18例）について、Baseline時、および負荷時の画像の定量評価と定性評価を比較することで、動脈血採血によらない脳血管予備能の予測が可能であるかの検討を行った。本年度は小脳に対して正規化した画像を用いた検討を行ったが、実測された血管予備能との良好なそう考えられず、この手法では予測が困難であることが明らかとなった。小脳を標準とした正規化での患者フレンドリーな検査の構築は困難であることが判明したため、次年度は別の正規化の手法を試みることとする。一方、副次的な知見として、内頚動脈閉塞例ともやもや病では脳血管予備能の変化に違いがあり、内頚動脈閉塞では対側小脳のbaseline時の血流が低下する傾向があるのに対し、もやもや病では同側小脳の血管予備能が低下する傾向があり、病態や発症年齢の違いが反映しているものと思われた。特にもやもや病の対側小脳の予備能低下は今までに報告されていない知見である。
心臓については、負荷時心筋血流シンチから得られる人工知能のパラメーター（ANN値）で安静時血流が正常であることを予測するために約1500例の対象症例の抽出を行った。症例数が莫大であるため、まず、正常である可能性が高い症例のみを抽出して解析するための事前検討を行っている段階である。
腫瘍に関しては、骨シンチにおける人工知能による自動診断の精度が人工知能のバージョン違いで異なるかの検討を開始した。現在約1000例の解析を行い、人工知能が性別の異なるデータベースでトレーニングされることにより、正診率が向上することがROC解析により明らかになりつつある。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
脳については、実施計画にそって動脈血採血を伴わない患者フレンドリーな脳血管予備能推定の検討を行ったが、小脳を基準とした正規化手法では望ましい結果が得られなかったため、正規化手法の変更にて次年度は新たな研究を行う予定である。その一方、研究の副次的な知見として臨床的に重要な結果が得られ、特にモヤモヤ病に関する知見は報告のない新たな知見であった。脳の研究部分についてはは部分的には予想よりも良い結果が得られていると考える。心臓については、症例の抽出のみ完了し、解析には至っていないことから、若干遅れていると思われる。一方、腫瘍については骨シンチの人工知能トレーニングのがトレーニング症例の性差を組み込むことによって正診率が改善することが明らかとなった。一つの結果が確定しており、予定より若干進んでいると思われる。以上から総じて実施計画と同程度の進捗であると考える。
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| 今後の研究の推進方策 |
脳については、正規化の手法に問題があると考えられたため、正規化の手法を変更することで、再度の研究を行う。また、副次的に得られた知見であるもやもや病と内頚動脈閉塞における脳血流の反応性の違いについては、報告のない知見が含まれているため、さらに症例について細かい情報を追加することで、研究の深化につなげる予定である。心臓に関しては、現在得られているデータの解析を進めて、負荷単独心筋血流シンチグラフィーへのAIの応用を進め、患者フレンドリーな検査の開発を進める。腫瘍については、骨シンチについて一つの結果が得られたが、原疾患の違いや医師による画像診断との精度対比など、さらに研究を進める。一方、新規AIについては、現在必要なハードウエアの購入が終了しているため、今年度の中心的取り組みとして行っていく予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
解析用PCについては、値上がり等で予算範囲を超過する危険があったため、別部門の予算による購入を行った。このため、物品費の計上が逆に少なくなった。その一方、解析のための人員が必要となったため、人件費の計上が多くなったのが本年度の現状である。
次年度についても、解析とその補助に関しての人件費が予定以上に必要になる可能性が高いと考える。
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