心房細動において非不整脈時の生体情報から至適心筋焼灼部位を詮索する機械学習の開発

2023 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 22K08185
• Research Institution: Kyushu University
• Principal Investigator: 坂本 和生 九州大学, 大学病院, 助教 (80722363)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 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)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2025-03-31
• Keywords: 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

Outline of Annual Research Achievements

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。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

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。

Strategy for Future Research Activity

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

Causes of Carryover

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