人工知能を用いた血管内超音波画像によるリスク予測モデルの構築

利用人工智能利用血管内超声图像构建风险预测模型

• 批准号: 21K16046
• 负责人: 西 毅
• 金额: $ 1.83万
• 依托单位: Kawasaki Medical School
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K16046/
• 关键词: 血管内超音波; 人工知能; 深層学習

血管内超音波（IVUS）画像から経皮的冠動脈インターベンション（PCI）時の合併症リスク予測するモデル作成を目標とし、2022年度は前年度にエクスポートしたIVUS画像データのアノテーション作業を進めた。アノテーションを効率的にすすめるため前年度作成したソフトウェアを活用した。

Intravascular ultrasound (IVUS) portrait か ら 経 skin of coronary artery イ ン タ ー ベ ン シ ョ ン (PCI) の complications リ ス ク be す る モ デ ル made を target と し, 2022 year before は year に エ ク ス ポ ー ト し た IVUS portrait デ ー タ の ア ノ テ ー シ ョ ン homework を into め た. Youdaoplaceholder0 アノテ ショ を を を the performance of the にすすめるため previous year was completed by た たソフトウェアを the utilization of た た.

项目成果

AI-IVUS解析ソフトウェア

AI-IVUS分析软件

• 发表时间: 2022
• 作者: Nishi Takeshi;Imura Shinji;Kitahara Hideki;Kobayashi Yoshio;Yock Paul G.;Fitzgerald Peter J.;Honda Yasuhiro;西 毅
• 通讯作者: 西 毅

Deep learning-based intravascular ultrasound segmentation for the assessment of coronary artery disease

• DOI: 10.1016/j.ijcard.2021.03.020
• 发表时间: 2021-05-04
• 期刊: INTERNATIONAL JOURNAL OF CARDIOLOGY
• 影响因子: 3.5
• 作者: Nishi, Takeshi;Yamashita, Rikiya;Honda, Yasuhiro
• 通讯作者: Honda, Yasuhiro