動脈硬化は脳梗塞・心筋梗塞の主因。頸動脈エコーは健診・外来で大量に撮られるのに、読影はIMT・プラークの有無/厚さ/狭窄率が中心で、「そのプラークが脳梗塞を起こす不安定なもの（薄い被膜・脂質コア・潰瘍・内出血）か」は静止画と厚みからは読み切れない。「厚い」ではなく「危ない」を超音波で見分けられるか——が問い。
プラークを厚さ・有無に還元せず、拍動するcineの中でプラーク内部のひずみ分布と輝度/テクスチャの不均一を時空間表現学習すれば、組織学的な脆弱性に対応し、IMTでは捉えられない不安定さを脳梗塞・TIAに接地できる、と仮説。新規性は①静止画分類でなく動き(ひずみ)を含む時空間表現、②前向きイベント・内膜剥離標本との接地、③日本人・装置/術者横断の較正、を一体化する点。海外はB-mode/CEUS/エラストグラフィ＋AIが活発（AUC0.72→0.92）で、「世界初」は名乗らない。
プラークのひずみは微小で拍動位相に依存し、輝度の不均一も人手では再現性高く定量できない。数百フレームのcine全体から動きの場とテクスチャを束ねるには時系列×空間モデルが要る＝AIでしか届かない粒度。厚さの計測だけでは「危険な動き」は見えない。
装置をまたいで較正された不安定プラーク検出とイベント接地の構造マップ＝学会・論文。出口はまず頸動脈エコーの読影支援（「厚い」でなく「危ない」を示す）と脳卒中一次/二次予防のリスク層別、将来はCEA/ステント適応や内科治療強化の補助。確定・治療方針は専門医が担い本企画は性状の構造化に限定。Hiroは血管エコー・脳卒中を学ぶ医学生＝当事者。