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
研究課題情報
- 体系的番号
- JP22K08185
- 助成事業
- 科学研究費助成事業
- 資金配分機関情報
- 日本学術振興会(JSPS)
- 研究課題/領域番号
- 22K08185
- 研究種目
- 基盤研究(C)
- 配分区分
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- 基金
- 審査区分/研究分野
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- 小区分53020:循環器内科学関連
- 研究機関
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- 九州大学
- 研究期間 (年度)
- 2022-04-01 〜 2025-03-31
- 研究課題ステータス
- 交付
- 配分額*注記
- 4,160,000 円 (直接経費: 3,200,000 円 間接経費: 960,000 円)
研究概要
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。