超音波動画像に基づく動的プラーク評価

医療応用システム・インタフェース開発

研究概要

動脈硬化リスクの高精度評価システムの開発

加齢や生活習慣により，頸動脈内に「プラーク」と呼ばれる病変が形成されることがあります．プラークはその組織性状によって安定性が異なり，特に不安定なプラークは脳梗塞のリスクを高めることが知られています．中でも，動的な特性を示す可動性プラークは特に破綻のリスクが高いとされており、これを正確に評価することが臨床上重要です．本研究では，頸動脈超音波検査において、可動性プラークの動的特性を解析することで、プラーク破綻の兆候をより正確に評価するシステムを開発し，脳梗塞リスクの予測精度を向上させることを目指しています．技術的アプローチ： - 深層学習による自動プラーク検出・セグメンテーション - 拍動に伴うプラーク変形の定量解析 - プラーク表面情報を活用したマルチモーダル機械学習

キーワード

UltrasoundCardiovascularImage Analysis

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