2022 Fiscal Year Research-status Report
心房細動において非不整脈時の生体情報から至適心筋焼灼部位を詮索する機械学習の開発
| Project/Area Number |
22K08185
|
|---|
| Research Institution | Kyushu University |
|---|
Principal Investigator |
坂本 和生 九州大学, 大学病院, 助教 (80722363)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
遠山 岳詩 九州大学, 大学病院, 医員 (00828197)
細川 和也 九州大学, 大学病院, 助教 (40746872)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
|
| Keywords | 心房細動 / カテーテルアブレーション / 機械学習 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、心房細動に対するカテーテルアブレーション時の電気生理学所見から心房細動の病因を明らかにして至適治療部位を決定する、機械学習アルゴリズムを用いた予測モデルを開発することを目的としている。 初年度である2022年度は、心房細動アブレーションのデータベース構築に注力した。現時点では約300症例の臨床情報およびカテーテルアブレーション時の3次元マップを収集している。ディープラーニングによる正確な信号/画像解析のためには良質な情報が必要となるため、3次元マップの画像処理も同時に進めている。次年度は、データの更なる蓄積とともに3次元マップを用いた病態・治療モデルのプロトタイプ作成を行う。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
既存データのうち約40%について収集完了した。
|
| Strategy for Future Research Activity |
引き続きデータ収集とデータクリーニングを継続して、解析前の事前準備を進める。
|
| Causes of Carryover |
研究期間途中であり、次年度以降もデータベース構築および解析機器の整備を行うため。
|
