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頻脈性不整脈の根治に向けたin silico学習による焼灼治療戦略最適化の検討

Research Project

Project/Area Number 21J13347
Research Category

Grant-in-Aid for JSPS Fellows

Allocation TypeSingle-year Grants
Section国内
Review Section Basic Section 90110:Biomedical engineering-related
Research InstitutionThe University of Tokyo

Principal Investigator

瀬野 宏  東京大学, 工学系研究科, 特別研究員(PD)

Project Period (FY) 2021-04-28 – 2023-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help
¥1,500,000 (Direct Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2022: ¥700,000 (Direct Cost: ¥700,000)
Fiscal Year 2021: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
Keywords頻脈性不整脈 / 深層学習 / in silico学習 / 心房細動 / 焼灼治療
Outline of Research at the Start

心筋焼灼治療は心房細動をはじめとする頻脈性不整脈の根治が期待できる唯一の治療法である一方で,従来の焼灼戦略では確実な治療は実現できておらず,焼灼戦略に関する更なる検討が必要不可欠である.そこで本研究では,心臓カテーテル術中に計測される信号に基づいて適切な焼灼箇所を診断し,確実に頻脈性不整脈を根治する治療戦略の提案を目的とする.
当研究では,数値シミュレータと深層強化学習を組み合わせたin silico学習を焼灼戦略の最適化問題に応用することで,提案者の事前知識や直感に依存しない客観的な焼灼治療戦略を確立し,その有効性を動物心臓標本を用いて検証する.

Outline of Annual Research Achievements

本研究の目的は、心臓電気生理シミュレータと深層強化学習を組み合わせたin silico学習によって、これまで提案者の経験や主観に強く依存していた焼灼治療戦略を客観的に最適化することである。
最終年度である2022年度は、昨年度末に構築した、in vitro心筋シートに対して光学計測による膜電位計測と、レーザによる焼灼を行うことができる実験システムについて、第68回日本不整脈心電学会学術大会で報告した。
研究実施計画ではin vitro実験システムに対して、高時空間分解能で撮影できるように光学系を変更し、また光学計測とレーザ焼灼系を統合し焼灼時の興奮様態変化を観察できるように改良を行う予定であったが、本研究の提案には実際の臨床現場では計測不可能な膜電位情報を入力として使用しているという課題が残されていることを再認識し、この課題を解決するために実臨床でもマッピングカテーテルによって計測可能な細胞外電位信号から、膜電位動画を可視化する深層学習モデルの構築を優先して行った。まずこの提案手法の原理実証をコンピュータシミュレーション上で行い、模擬電極信号から高精度で膜電位動画を再構成できる可能性を示した。また提案手法の有効性を検証するために、ブタ摘出心臓標本に対して細胞外電位信号と膜電位信号を同時に計測する実験システムを構築し、ex vivo実験も行った。その結果、実際のブタ心房標本においても電極計測信号から膜電位動画を再構成できる可能性を確認した。本成果は2023年4月に学会発表を予定している。

Research Progress Status

令和4年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

令和4年度が最終年度であるため、記入しない。

Report

(2 results)
  • 2022 Annual Research Report
  • 2021 Annual Research Report
  • Research Products

    (9 results)

All 2023 2022 2021

All Journal Article (2 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results,  Peer Reviewed: 2 results,  Open Access: 1 results) Presentation (7 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results,  Invited: 1 results)

  • [Journal Article] Mechanism of Ventricular Fibrillation: Current Status and Problems2022

    • Author(s)
      Nitaro Shibata, Shin Inada, Kazuo Nakazawa, Takashi Ashihara, Naoki Tomii, Masatoshi Yamazaki, Haruo Honjo, Hiroshi Seno, Ichiro Sakuma
    • Journal Title

      Advanced Biomedical Engineering

      Volume: 11 Issue: 0 Pages: 117-135

    • DOI

      10.14326/abe.11.117

    • ISSN
      2187-5219
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
  • [Journal Article] In-Silico Deep Reinforcement Learning for Effective Cardiac Ablation Strategy2021

    • Author(s)
      Seno Hiroshi、Yamazaki Masatoshi、Shibata Nitaro、Sakuma Ichiro、Tomii Naoki
    • Journal Title

      Journal of Medical and Biological Engineering

      Volume: 41 Issue: 6 Pages: 953-965

    • DOI

      10.1007/s40846-021-00664-6

    • Related Report
      2021 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Presentation] Feasibility Study of Phase Variance Analysis on Three-dimensional Atrial Fibrillation Model2023

    • Author(s)
      富井直輝, 稲田慎, 芦原貴司, 山崎正俊, 瀬野宏, 佐久間一郎, 中沢一雄
    • Organizer
      第87回日本循環器学会学術集会
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Presentation] 周期性を考慮したホルター心電図P波検出深層学習モデルの検討2023

    • Author(s)
      久次米康太, 瀬野宏, 山崎正俊, 佐久間一郎, 植田典浩, 児玉逸雄, 富井直輝
    • Organizer
      第62回日本生体医工学会大会
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Presentation] in silico学習による客観的な心臓焼灼箇所最適化の試み2022

    • Author(s)
      瀬野宏, 富井直輝, 山崎正俊, 柴田仁太郎, 佐久間一郎
    • Organizer
      第61回日本生体医工学会大会
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
    • Invited
  • [Presentation] Optimization of ablation strategy using cardiac simulator and reinforcement learning: in silico verification of principles and construction of ablation system for in vitro experiment2022

    • Author(s)
      瀬野宏, 富井直輝, 山崎正俊, 柴田仁太郎, 佐久間一郎
    • Organizer
      第68回日本不整脈心電学会学術大会
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Presentation] Electrogram-based Feedback Stimulator and Simultaneous Panoramic Optical Measurement System for Validation of Adaptive Defibrillation Strategies2022

    • Author(s)
      瀬野宏, 古川航暉, 山崎正俊, 佐久間一郎, 富井直輝
    • Organizer
      第68回日本不整脈心電学会学術大会
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Presentation] 心臓電気生理シミュレータと深層強化学習を組み合わせたin silico学習による焼灼治療箇所最適化の検討2021

    • Author(s)
      瀬野宏,富井直輝,山崎正俊,柴田仁太郎,佐久間一郎
    • Organizer
      心電学関連春季大会2021
    • Related Report
      2021 Annual Research Report
  • [Presentation] In-silico Deep Reinforcement Learning For Effective Cardiac Ablation Strategy: A Simulation Study2021

    • Author(s)
      Hiroshi Seno, Naoki Tomii, Masatoshi Yamazaki, Nitaro Shibata, Ichiro Sakuma
    • Organizer
      Heart Rhythm Society 2021
    • Related Report
      2021 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research

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Published: 2021-05-27   Modified: 2024-03-26  

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