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。

本研究的目的是使用机器学习算法开发一个预测模型，该模型将根据心房颤动导管消融期间的电生理学结果阐明心房颤动的病因，并确定最佳治疗部位。 2022财年，即第一年，我们重点建设房颤消融数据库。目前，我们已经收集了大约300例导管消融过程中的临床信息和3D图。由于使用深度学习进行精确的信号/图像分析需要高质量的信息，因此我们同时也在致力于 3D 地图的图像处理。明年，我们将进一步积累数据，并使用 3D 地图创建疾病状态/治疗模型的原型。

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