CTを用いた左心房形態の深層学習による心房細動アブレーション後の再発予測法の開発

• 研究課題/領域番号: 23K07540
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分53020:循環器内科学関連
• 研究機関: 順天堂大学
• 研究代表者: 林 英守 順天堂大学, 医学部, 准教授 (70407310)
• 研究分担者: 塩澤 知之 順天堂大学, 医学部, 助教 (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, 先任准教授 (40317441) ; 藤本 進一郎 順天堂大学, 医学部, 准教授 (70385871)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 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)
• 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

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。