| Project/Area Number |
22K16068
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 53020:Cardiology-related
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| Research Institution | Tokyo Medical and Dental University |
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Principal Investigator |
Masateru Takigawa 東京医科歯科大学, 大学院医歯学総合研究科, 寄附講座講師 (40760062)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
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| Keywords | 不整脈 / catheter ablation / radiofrequency / 焼灼巣 / 機械学習 / 高周波 / アブレーション / AI / Steam-pop / 温度コントロール / イリゲーションカテーテル / 焼灼効果 / steam-pop / カテーテルアブレーション / 人工知能 / 合併症 / 抵抗値 |
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| Outline of Research at the Start |
高周波カテーテルアブレーション（RFCA）をを効果的に安全に行う指標として、出力・焼灼時間・コンタクトフォース等の能動的指標が用いられてきたが、これらの指標は、焼灼時の組織反応を反映していない為、安全性を測る指標としては限界がある。そこで，近年、焼灼部の局所温度や局所抵抗値といった受動的指標を直接測定できるカテーテルが開発された。本研究では、これらの能動的・受動的指標の変動を経時的に測定して、焼灼巣のサイズや、Steam-popといった合併症を予測するリアルタイムAIアルゴリズムを開発する。動物実験でAIの予測性能を評価し、最終的に臨床現場で使用可能な、AIを搭載したカテーテルの開発に繋げる。
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| Outline of Final Research Achievements |
RF applications were performed in ex-vivo environment with several configurations. Machine learning was performed using the data showing the relation between active indices, passive indices, and detailed lesion metrics, in order to create the model predicting the lesion characteristics and steam-pops. Patent was applied with this development （TOKUGAN2023-119252；TOKUGAN2023-110489）. This model showed significantly more accurate predictive accuracy. Since the first model was developed based on the ex-vivo model, we are now working to develop the novel model based on the in-vivo data. During this project, several abstracts were presented in a scientific session, and the several manuscript was published.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究の結果、通電中に変動するパラメータより自動的に、焼灼巣の形状が予測されることにより、より効率的で安全な高周波アブレーション治療が可能になる可能性がある。
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