冠動脈疾患患者の予後を光干渉断層画像から機械学習で予測する

使用机器学习根据光学相干断层扫描图像预测冠状动脉疾病患者的预后

• 批准号: 20K17117
• 负责人: 中村 大輔
• 金额: $ 2.33万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K17117/
• 关键词: 機械学習; 光干渉断層; 石灰化プラーク; 冠動脈疾患

薬剤溶出性ステントの進化によって、経皮的冠動脈形成術 (PCI)は安定した成績が得られるようになったが，多枝病変例や糖尿病合併例等の複雑病変では冠動脈バイパス術に匹敵する臨床成績が示されていない。一方で、日本循環器学会のガイドラインにおいて、血管内イメージングガイドによるPCIが推奨されており、光干渉断層 (OCT)は血管内超音波よりも高解像度であり、詳細に冠動脈内を観察できる。本研究では、人工知能による機械学習を用いて、OCTのPCI前後の解析情報、患者情報より、心血管死亡、再血行再建、ステント血栓症の新しい予測因子を見出し、PCIにおける今後のよりよい治療戦略の構築を目指す。

The evolution of dissolution profile and percutaneous coronary intervention (PCI) have been shown to be stable and to be clinically comparable to coronary intervention in cases of multiple branch disease and diabetes mellitus. In one direction, Japan Circulator Society's medical research center, intravascular ultrasound research center, PCI research center, OCT, intravascular ultrasound, high resolution, detailed intravascular ultrasound research center. This study aims to identify new predictive factors for artificial learning, analysis of OCT pre-and post-PCI information, patient information, cardiovascular death, revascularization, and thrombosis, and to provide guidance for the construction of future OCT treatment strategies during PCI.