2022 Fiscal Year Annual Research Report
人工心肺使用中の溶血防止に資するローラポンプ適正圧閉度の解明と調整システムの開発
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20K20248
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| Research Institution | Tohoku Bunka Gakuen University |
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Principal Investigator |
深谷 碧 東北文化学園大学, 工学部, 助教 (20826060)
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2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 圧閉度 / ローラポンプ / 人工心肺 / 急性腎障害 / 血液損傷 / 合成高分子 / 疲労 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、ローラポンプの圧閉度が血液に及ぼす機械的ストレス解明をするために、圧閉度定量評価システムを開発した。このシステムは、リニアアクチュエータ、アクリルで作製したローラとレースウェイ、模擬血液粉末で着色した溶液、3/8 インチの塩化ビニルチューブを用い、ローラで圧閉されたチューブ内赤色濃淡画像をカメラで撮影し、数式処理システムにて流路形状を構築するシステムである。開発したシステムにて、マイクロオーダーのチューブ内流路3次元形状構築と圧閉部の流量が同時に定量評価可能となった。このシステムを用いて圧閉度を定量評価したところ、圧閉度はローラからの繰り返し負荷によって経時的に変化し、適正圧閉に調整してもローラポンプ駆動から5分経過すると過度圧閉に近い状態になることが明らかになった。また、圧閉度の経時変化はポンプチューブのコンプライアンスの差異によっても異なることが明らかになった。そこで、チューブ材料の差異による繰り返し負荷前後のチューブ内流路形状と圧閉部の流量特性を定量評価し、溶血との関係を調査した。その結果、チューブ材料の差異により繰り返し負荷前後のチューブ内流路形状の変化は一様ではないことが明らかになった。また、in vitro血液循環試験では、コンプライアンスが高いチューブほど血漿遊離ヘモグロビンが低値示すデータを得た。このことから、ローラポンプの圧閉度が血液に及ぼす機械的ストレス解明をするためには圧閉度だけではなく、チューブ材料の力学的性質を考慮する可能性が示唆された。
また、圧閉度自動調整システムの開発を目指し、チューブ圧閉部の写真と計測した圧閉部の流量をもとに、数値解析ソフトウェアを用いて圧閉度をクラス分類する機械学習システムを構築した。これにより、チューブ圧閉部の写真のみで圧閉度を判別することが可能になった。
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