研究課題/領域番号 |
20K12691
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分90130:医用システム関連
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研究機関 | 広島大学 |
研究代表者 |
宮本 聡史 広島大学, 病院診療支援部, 部門長 (00835366)
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研究分担者 |
古居 彬 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 助教 (30868237)
岡原 重幸 純真学園大学, 医療工学科, 教授 (50771185)
高橋 信也 広島大学, 医系科学研究科(医), 教授 (70423382)
辻 敏夫 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 教授 (90179995)
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研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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キーワード | マイクロバブル / 人工心肺 / ニューラルネットワーク / 推定モデル |
研究成果の概要 |
人工心肺を使用した手術における合併症の一つとして、脳神経障害がありマイクロバブルが要因として報告されている。人工心肺中のマイクロバブル発生の要因はいくつか報告されている。報告されている要因からマイクロバブル発生の推定モデルを構築し臨床で評価を行なった。臨床30症例で評価したところ、実測値と推定モデルによって求められた値は高い相関を認め臨床への応用が可能で、人工心肺を使用した脳合併症の軽減に寄与できると考えられる。
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自由記述の分野 |
医療工学
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
これまでに、人工心肺を使用した手術において使用材料に起因したマイクロバブルの発生について報告されている。発生したマイクロバブルを除泡するためにいくつかフィルターが備えられているが全てを除去することはできない。発生するマイクロバブルをなるべく0に近い状態で人工心肺を管理することができればマイクロバブルに起因した脳合併症の発症を防ぐことができる。これまでは、発生したマイクロバブルを除去する方法に着目された研究や報告が多かった。本研究は、人工心肺システムの作動条件によって、推定モデルからマイクロバブルの発生を最少にする条件をフィードバックすることも可能で新たなモニタリングシステムと期待される。
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