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

开发机器学习，从房颤非心律失常期间的生物信息中寻找最佳心肌消融部位

• 批准号: 22K08185
• 负责人: 坂本 和生
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Kyushu University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K08185/
• 关键词: 心房細動; カテーテルアブレーション; 機械学習; 心筋焼灼

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。

This study は, atrium fine に す seaborne る カ テ ー テ ル ア ブ レ ー シ ョ ン の when electricity 気 physiology can see か ら atrium fine dynamic の causes を Ming ら か に し て to optimal therapeutic part を decided す る, mechanical learning ア ル ゴ リ ズ ム を with い た be モ デ ル を open 発 す る こ と を purpose と し て い る. In the first year, である; in 2022, アブレ; atrial fibrillation アブレ ショ ショ; <s:1> デ タベ タベ ス; ス; construction に; and attentional capacity た た. At the current point, there are approximately 300 cases of <s:1> clinical information およびカテ <s:1> テ テ アブレ アブレ ショ ショ ショ <s:1> 3d-dimensional ップを ップを collected て て る る る る る る る る る る る. デ ィ ー プ ラ ー ニ ン グ に よ る な signal/portrait right parsing の た め に は good quality な intelligence が necessary と な る た め, 3 dimensional マ ッ プ の portrait 処 Richard も に into at the same time め て い る. Annual は, デ ー タ の more な る accumulation と と も に 3 dimensional マ ッ プ を with い た, pathological treatment, モ デ ル の プ ロ ト タ イ プ made う を line.

项目成果

心房細動における電位波高図からカテーテルアブレーション治療の要否を判断する人工知能モデルの開発

开发人工智能模型，根据心房颤动的电位波图确定导管消融治疗的必要性

• 发表时间: 2022
• 作者: 遠山岳詩;坂本和生
• 通讯作者: 坂本和生