Development and clinical application of a deep-learning model to predict hemodynamic parameters from chest radiographs

从胸片预测血流动力学参数的深度学习模型的开发和临床应用

基本信息

  • 批准号:
    20KK0375
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 8.99万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Fund for the Promotion of Joint International Research (Fostering Joint International Research (A))
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2021 至 2023
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

基研究において、胸部レントゲン写真からどのような血行動態指標が予測可能かを明らかにするため、胸部X線写真から非侵襲的に右心カテーテル検査の複数の測定値を予測する人工知能(深層学習モデル)を開発し、胸部X線写真からどのような血行動態指標が予測できるか検討した。右心カテーテル検査を施行された成人約900名を対象とし、胸部レントゲン写真から様々な血行動態指標を予測する人工知能モデルを開発し、その予測精度を検討した。胸部レントゲン写真から予測できる血行動態指標に有意な傾向がみられた(平均肺動脈楔入圧、平均肺動脈圧、平均右房圧、右室収縮期圧については、人工知能による予測値は実測値と中等度の相関(相関係数 0.49~0.63)を示した一方、流量や抵抗を示す心係数と肺血管抵抗は予測値と実測値に相関を認めなかった)。本成果については2022年度中に報告、発表する予定である。また胸部レントゲン写真からの血行動態指標予測精度の向上のため、複数の胸部レントゲン写真の公開大規模データベースを事前に学習した基盤モデルの開発を開始した。小児における肺炎の診断において、胸部レントゲン写真を事前に学習したモデルは、ImageNetを事前に学習したモデルに比べて短時間で学習を行うことができ、精度も向上することが示された。詳細は2022年度中に報告、発表する予定である。このほか、胸部レントゲン写真を用いた先天性心疾患の診断や、血行動態評価に関する研究を継続している。国際共同研究としては、2022年度中の渡航を予定しており、これまでに必要な機器の選定、購入、データの準備などを行った。高性能deep learning用サーバーを設置し、大規模な人工知能の学習に対応できる環境を構築し、また渡航に向け各種手続きや、日本における研究環境の整備を行った。
Based on this study, artificial knowledge (deep learning) was developed to predict the number of measurements of hemodynamic indexes in chest X-ray photographs, chest X-ray photographs, and chest X-ray photographs. About 900 adults were examined for right heart disease, and the accuracy of the prediction was evaluated. Chest blood flow dynamic indicators have a tendency to be intentional (mean pulmonary artery pressure, mean pulmonary artery pressure, mean right atrial pressure, right ventricular systolic pressure, artificial knowledge, predicted values, moderate correlation (correlation coefficient 0.49~0.63), flow resistance, cardiac resistance, predicted values, correlation coefficient). This achievement is expected to be reported and published in the middle of 2022. The prediction accuracy of dynamic blood flow indicators of breast cancer is improved, and the development of dynamic blood flow indicators of breast cancer is started in advance. The diagnosis of pneumonia in children, chest, photos, etc. is studied in advance, ImageNet is studied in advance, etc. is studied in a shorter time, etc. Details of the 2022 annual report, the table is scheduled. The study on diagnosis and hemodynamics evaluation of congenital heart disease International joint research on the selection, purchase and preparation of necessary equipment for the 2022 mid-term voyage High performance deep learning server setup, large-scale artificial intelligence learning environment construction, navigation, various kinds of equipment, Japan research environment preparation

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
学校心臓検診心電図を自動判読する人工知能の開発
开发人工智能自动判读学校心脏筛查心电图
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    鳥羽修平,三谷義英;杉谷侑亮;大橋啓之,澤田博文,淀谷典子,大槻祥一郎;山崎誉斗,梅津健太郎
  • 通讯作者:
    山崎誉斗,梅津健太郎
Deep Learning-based Analysis of 12-lead Electrocardiogram for Pediatric Cardiac Disease Mass Screening in School-age Children
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Shuhei Toba;Yoshihide Mitani;et al.
  • 通讯作者:
    et al.
学校心臓検診心電図における人工知能の応用
人工智能在学校心脏筛查心电图中的应用
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    鳥羽修平;三谷義英;et al.
  • 通讯作者:
    et al.
Application of Deep Learning in Pediatric Cardiology
深度学习在儿科心脏病学中的应用
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kawabe T;Sher A.;Shuhei Toba
  • 通讯作者:
    Shuhei Toba
「先天性心疾患と人工知能ー医師を代替するAI、超えるAIー」循環器内科, 91(4): 434-439
《先天性心脏病与人工智能——取代并超越医生的AI》心血管医学,91(4):434-439
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    鳥羽修平;三谷義英
  • 通讯作者:
    三谷義英
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    土屋 達徳
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