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
About this project
- Japan Grant Number
- JP22K08185
- Funding Program
- Grants-in-Aid for Scientific Research
- Funding organization
- Japan Society for the Promotion of Science
- Project/Area Number
- 22K08185
- Research Category
- Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- Allocation Type
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- Multi-year Fund
- Review Section / Research Field
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- Basic Section 53020:Cardiology-related
- Research Institution
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- Kyushu University
- Project Period (FY)
- 2022-04-01 〜 2025-03-31
- Project Status
- Granted
- Budget Amount*help
- 4,160,000 Yen (Direct Cost: 3,200,000 Yen Indirect Cost: 960,000 Yen)
Research Abstract
心房細動患者数は、2020年時点で推定100万人と言われ今後さらに増加することが予想されている。心房細動に対するカテーテルアブレーションは「肺静脈隔離術」が世界的なゴールドスタンダードである一方で、肺静脈隔離のみでは奏功しない難治性心房細動が多く存在する。これは、術中に肺静脈以外の不整脈基質が同定できず、アブレーション術者の経験に依存せざるを得ない現行治療の限界と言える。そこで、機械学習を利用して非発作時の生体情報(12導心電図＋3次元マップ)から心房細動の不整脈基質（肺静脈起源・非肺静脈起源・心房頻拍）を分類し、必要に応じた追加治療を提案する機械学習モデルの開発。
Keywords
Details 詳細情報について
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- CRID
- 1040854882519826432
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- Text Lang
- ja
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- Data Source
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- KAKEN