| 研究課題/領域番号 |
18K12126
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分90130:医用システム関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人国立循環器病研究センター |
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研究代表者 |
上村 和紀 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 研究所, 室長 (10344350)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2018年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 血圧 / 心拍出量 / ウェアラブル / ストレスフリー / 機械学習 / 血行動態モニター / 循環管理システム / ベータ遮断薬 |
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| 研究成果の概要 |
今回の研究では、重要な血行動態指標である血圧・心拍出量・左右心房圧を無侵襲的・ストレスフリーにモニターするウェアラブル指向型機器(ストレスフリー全血行動態モニター)の基礎開発を行った。ストレスフリー24時間血圧モニターを開発し、麻酔下成犬6頭にてこの方法の推定精度を検討し、良好な精度を確認した。このような血圧計で得られる上腕動脈の脈波解析から、心拍出量推定することを企図し、その予備研究として上腕動脈血圧波形と経食道心エコーによる大動脈血流の機械学習解析から、心拍出量を正確に推定する方法を開発した。麻酔下犬12頭を用いた動物実験で心拍出量推定精度を検討し、良好な精度を確認した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
開発したストレスフリー血圧モニターにおける微小薄型超音波プローブと従来のカフ式血圧計を統合するという画期的アイデアは、これまで例がなく学術的意義が大きい。この開発により、24時間血圧計(ABPM)の睡眠時ストレスなどの問題が克服でき、高血圧診療が改善する。これは国民死因の多くを占める脳卒中や心筋梗塞の克服にもつながりえ、その社会的意義は計り知れない。開発した経食道心エコードプラー心拍出量モニターにおける機械学習の応用は過去に例がなく、学術的意義が大きい。またこのモニターにより、周術期循環管理の精度が改善することは、国民死因のトップである癌患者等の予後改善にもつながり、社会的意義は大きい。
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