| 研究課題/領域番号 |
23K07540
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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53020:循環器内科学関連
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| 研究機関 | 順天堂大学 |
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研究代表者 |
林 英守 順天堂大学, 医学部, 准教授 (70407310)
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| 研究分担者 |
塩澤 知之 順天堂大学, 医学部, 准教授 (00648165)
鍵山 暢之 順天堂大学, 保健医療学部, 准教授 (20722010)
戸叶 隆司 順天堂大学, 医学部, 教授 (40317441)
藤本 進一郎 順天堂大学, 医学部, 准教授 (70385871)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2025年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2023年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 心房細動 / アブレーション / AI / 再発予測 / 左房CT画像 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、カテーテルアブレーション術前診断として撮影された心臓CT画像の左心房形態を深層学習で評価し、アブレーションによる肺静脈隔離術施行後の心房細動再発予測、および推奨アブレーションストラテジーの提案を可能とするアルゴリズムの構築を目的とする。その結果を基盤として、アブレーションによる心房細動治療成績の更なる向上を目指す。
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| 研究実績の概要 |
順天堂大学医学部附属順天堂医院で2016年1月～2021年3月までの間にアブレーションを施行した心房細動患者を対象とし、約約500症例の術前左房CT画像および患者背景・血液検査・心エコー検査などの臨床データを収集した。
収集した臨床データおよびCT画像データは本学保健医療学部デジタルヘルス遠隔医療開発講座（責任者：鍵山暢之）と共有し、深層学習の解析手法を模索しつつ、アブレーション後の再発予測のアルゴリズムの開発を進めている。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
本研究の対象患者の約500症例の術前左房CT画像および患者背景・血液検査・心エコー検査などの臨床データの収集はほぼ終了しているが、深層学習における再発予防アルゴリズムの構築に関しては、心房細動アブレーション後の再発率が少ないため十分な解析が行われていない状況である。
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| 今後の研究の推進方策 |
心房細動アブレーション症例の更なる収集のために、今後は関連病院（順天堂静岡病院、順天堂浦安病院）の症例の登録及び解析を行い、深層学習による再発予測のアルゴリズムの構築と検証を進めていく予定である。
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