| 研究課題/領域番号 |
22K08185
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
坂本 和生 九州大学, 大学病院, 助教 (80722363)
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| 研究分担者 |
遠山 岳詩 九州大学, 先端医療オープンイノベーションセンター, 助教 (00828197)
細川 和也 九州大学, 大学病院, 助教 (40746872)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | 心房細動 / カテーテルアブレーション / ディープラーニング |
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| 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。 初年度の2022年度は、心房細動アブレーションのデータベース構築は終了。2023年度は約1000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次元マップの収集が終了した。データクリーニングとともにディープラーニングに使用する画像のアノテーション作業を行った。さらに、3次元マップを用いた検査・治療モデルのプロトタイプが完成した。
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| 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
データ収集ならびに解析モデルのプロトタイプ生成が終了した。
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| 今後の研究の推進方策 |
当初の予定通り、ディープラーニングモデルの洗練と解析データの検証を行う
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| 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改変およびモデル洗練が必要なため
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