人工知能を応用した精度の高い運動負荷心電図自動判読スクリーニングシステムの開発

利用人工智能开发高精度运动应激心电图自动判读筛查系统

• 批准号: 21K15650
• 负责人: 伊藤 剛
• 金额: $ 2.83万
• 依托单位: Nagoya City University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K15650/
• 关键词: 運動負荷心電図

本年度は患者登録とデータ収集を中心に進めた。また冠循環の詳細な評価が可能なCoroFlow Cardiovascular systemを当院で導入しデータ収集を行った。運動が可能な慢性冠動脈疾患が疑われる患者に対して運動負荷を行い12誘導心電図を連続的に記録している。心臓カテーテル検査（冠動脈造影）では解剖学的な狭窄度の判定を行った上で、温度圧センサーを冠動脈内に挿入し、Coroflow systemを用いて安静時の心筋虚血の指標となるRFR(Resting Full Cycle Ratio)、最大充血時の心筋虚血の指標となる部分冠血流予備能比(fractional flow reserve;FFR)、冠動脈血流予備能比(coronary flow reserve; CFR)、微小血管抵抗指数(index of myocardial resistance; IMR)を測定し包括的な冠循環の評価を行っている。従来の負荷心電図の陽性基準（0.1 mV以上の水平型ないし下行傾斜型の ST下降）では冠動脈造影上の解剖学的な高度狭窄だけでなく、心筋虚血を検出する感度、特異度も不十分であることを確認した。現在、データ収集と同時に心筋虚血を判定可能な人工知能を作成するための学習データベースを作成中である。また、症例ごとに検査前確率やベースラインの心電図に応じて判定基準を変更する必要がある可能性があることが判明し、患者の臨床情報や胸部症状の性質、安静時心電図の所見に応じた最適な手法を模索している。

This year, とデ patients log in to とデ タ collection を center に enter めた. Detailed な ま た coronary circulation の review 価 が may な CoroFlow Cardiovascular system を DangYuan で import し デ ー タ 収 row っ を た. Movement may が な chronic coronary artery disease が suspected わ れ る patients に し seaborne て exercise induced electrical load line を い 12 図 を even 続 に record し て い る. Heart viscera カ テ ー テ ル 検 check (coronary arteriography) で は anatomy な stenosis degree の determine line を っ た で, temperature on 圧 セ ン サ ー を within the coronary arteries に scions into し, Coroflow system を い て quiet when の heart muscle blood deficiency の index と な る RFR (Resting Full Cycle Ratio), when there is maximum congestion, the sputal vascular deficiency index となる fractional flow reserve ratio (FFR), coronary flow reserve ratio (coronary flow reserve; The determination of CFR and index of myocardial resistance (IMR)を includes な coronary circulation <s:1> evaluation 価を rows って る る る. 従 to ecg 図 の load の positive benchmark (more than 0.1 mV の horizontal な い し downward sloping type の ST down) で は の on coronary artery angiography anatomy な highly narrow だ け で な く blood, heart muscle virtual を 検 out す る sensitivity, specific degrees も not quite で あ る こ と を confirm し た. Now, デ ー タ 収 set と に heart muscle at the same time virtual を judgement may な artificial blood can know を made す る た め の learning デ ー タ ベ ー ス を made in で あ る. ま た cases, ご と に 検 check before probabilistic や ベ ー ス ラ イ ン の ecg 図 に 応 じ て determine benchmark を - more す る necessary が あ る possibility が あ る こ と が.at し, patient の の properties, clinical symptoms of intelligence や chest quiet when ecg 図 の seen に 応 じ た optimum な gimmick を die line し て い る.