光干渉断層イメージングのAI解析に基づく冠動脈疾患の包括的ケアシステムの構築
研究課題情報
- 体系的番号
- JP22K08220 (JGN)
- 助成事業
- 科学研究費助成事業
- 資金配分機関情報
- 日本学術振興会(JSPS)
科研費情報
- 研究課題/領域番号
- 22K08220
- 研究種目
- 基盤研究(C)
- 配分区分
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- 基金
- 審査区分/研究分野
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- 小区分53020:循環器内科学関連
- 研究機関
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- 川崎医科大学
- 研究期間 (年度)
- 2022-04-01 〜 2026-03-31
- 研究課題ステータス
- 交付
- 配分額*注記
- 4,160,000 円 (直接経費: 3,200,000 円 間接経費: 960,000 円)
研究概要
ACSは冠動脈プラークの不安定性に基づく血栓形成が原因であるため、プラークの不安定性を患者個別に診断し、その危険度に基づいた先制的な個別予防法を確立する必要がある。本研究では冠動脈疾患二次予防患者を対象として、血管内イメージング画像を人工知能（AI）による深層学習の手法で解析し、冠動脈プラークの形態学的診断、特にACSの発症に関連するハイリスクプラークを高精度に自動診断できる先進的技術を開発すること、さらにそのAI画像診断の結果を大規模コホートの臨床経過と合わせて検討することにより包括的な冠動脈疾患の予防・ケアシステムを構築することを目的とする。