高周波アブレーション時の焼灼巣とSteam-popのリアルタイム予測AIの開発
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 |
Review Section |
Basic Section 53020:Cardiology-related
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Research Institution | Tokyo Medical and Dental University |
Principal Investigator |
滝川 正晃 東京医科歯科大学, 大学院医歯学総合研究科, 寄附講座助教 (40760062)
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Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2024-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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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 | 高周波 / アブレーション / 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 / 機械学習 / カテーテルアブレーション / 人工知能 / 合併症 / 抵抗値 |
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 Annual Research Achievements |
まずEx-vivoの環境で、4種類のカテーテルで、通電中の平均出力(10W, 20W, 30W, 40W, 50W)・焼灼時間(15s, 30s, 45s, 60s)・平均Contact force(10g, 20g, 30g)を調節し、豚心筋に焼灼巣を行い、焼灼巣の表面積、深達度、容量を計測し、 steam-popの有無も記録した。予定していた二種類のカテーテルのうち、1つのカテーテルでは、Generatorに不具合が生じたため、米国に新たに発注しているが、到着が遅れており、途中までしたか実験が行えていない(2023年5月に到着)。もう片方のカテーテルでは、機械学習が終了しており、アルゴリスムの作成も終了した。比較的高い相関が得られたており、今後動物実験にて検証する段階に入っている。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
片方のカテーテルのGeneratorに不具合が生じ、実験が遅れたが、2023年5月時点で到着しているため、適宜再開していく。
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Strategy for Future Research Activity |
Ex-vivoでのデータ収集が終了したのち、In-Vivoでの検証を行う。
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Report
(1 results)
Research Products
(2 results)