令和3年度は、実験-2「下肢静脈エコー画像における静脈領域の自動抽出」と実験-5「下肢静脈エコー動画像から診断に適した断面画像の自動取得」に取り組むために、前年度に申請した倫理申請の承認後に、ボランティアを募り健常者の下肢静脈エコー画像取得を実施した。成人20名分の膝窩静脈のエコー動画像を携帯型エコー（シグマック社製ポケットエコーMiruco）と設置型エコー（コニカミノルタ社製SONIMAGE HS1）を用いてそれぞれ撮像した。エコー動画像をフレーム分割し、46,338 枚（携帯型エコー）と128,494 枚（設置型エコー）のエコー画像を獲得した。これらのエコー画像を対象画像として、実験-5を実施した。静脈の写り具合（診断に適している具合）によって、各画像をexcellent、average、poorの3 つに目視で分類し教師データとした。全対象画像を7：3 の割合で訓練データとテストデータに分割して、事前学習済みのディープラーニングモデルの１つであるResNet101に適用し訓練・分類を行った。分類精度を表すAUC（ROC曲線下面積）は、携帯型エコーと設置型エコーのどちらも0.9前後の良好な値を示した。これにより、DVT 診断に適した下肢静脈エコー断面像を自動取得できる可能性が示唆された。
実験-2については、教師データ（静脈領域の設定）を作成中であり、次年度において続けて実施する予定である。また、実験-3「下肢静脈エコー画像における正常静脈と血栓を伴う静脈の自動分類」および実験-4「血栓を伴う下肢静脈エコー画像からのDVT発症リスクの予測」を次年度実施するために、血栓を伴う下肢静脈エコー画像取得に向けて、倫理承認手続きを申請し承認を得た。承認後、30症例分の血栓を伴う下肢静脈エコー画像を収集し、実験-3と実験-4に向けて、データ整理・準備を進めた。