| 研究課題/領域番号 |
22K08185
|
|---|
| 研究機関 | 九州大学 |
|---|
研究代表者 |
坂本 和生 九州大学, 大学病院, 助教 (80722363)
|
|---|
| 研究分担者 |
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)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
|
| キーワード | 心房細動 / カテーテルアブレーション / 機械学習 |
|---|
| 研究実績の概要 |
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。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
既存データのうち約40%について収集完了した。
|
| 今後の研究の推進方策 |
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。
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
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。
|
