2023 Fiscal Year Final Research Report

Modeling and Clinical Application of Microbubble Generation Prediction in the Cardiopulmonary Bypass Based on Continuous Blood Viscosity Measurement Method

Research Project

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Project/Area Number	20K12691
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 90130:Medical systems-related
Research Institution	Hiroshima University
Principal Investigator	Miyamoto Satoshi 広島大学, 病院診療支援部, 部門長 (00835366)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	古居彬広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 助教 (30868237) 岡原重幸純真学園大学, 医療工学科, 教授 (50771185) 高橋信也広島大学, 医系科学研究科(医), 教授 (70423382) 辻敏夫広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 教授 (90179995)
Project Period (FY)	2020-04-01 – 2024-03-31
Keywords	マイクロバブル / 人工心肺 / ニューラルネットワーク / 推定モデル
Outline of Final Research Achievements	One of the complications in surgeries using cardiopulmonary bypass is reported to be neurocognitive dysfunction, with microbubbles being cited as a contributing factor. Several factors contributing to microbubble generation in the cardiopulmonary bypass system have been reported. A predictive model for microbubble generation was constructed based on these reported factors and evaluated clinically. Evaluation in 30 clinical cases showed a high correlation between the measured values and those estimated by the model, indicating its potential clinical applicability and contribution to reducing neurologic complications associated with cardiopulmonary bypass usage.
Free Research Field	医療工学
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements	これまでに、人工心肺を使用した手術において使用材料に起因したマイクロバブルの発生について報告されている。発生したマイクロバブルを除泡するためにいくつかフィルターが備えられているが全てを除去することはできない。発生するマイクロバブルをなるべく０に近い状態で人工心肺を管理することができればマイクロバブルに起因した脳合併症の発症を防ぐことができる。これまでは、発生したマイクロバブルを除去する方法に着目された研究や報告が多かった。本研究は、人工心肺システムの作動条件によって、推定モデルからマイクロバブルの発生を最少にする条件をフィードバックすることも可能で新たなモニタリングシステムと期待される。