| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2023-02-16 14:30
マイクロ波加熱における機械学習を用いた温度上昇予測
○細田東吾・アディチャ ラクマディ・齊藤一幸（千葉大） |
| 抄録 |
（和） |
近年，機械学習に関する研究がさかんに行われており，様々な分野で，計算機に過去のデータを学習させ応答値を予測させるといった利用が増えている．そこで我々は，機械学習を医療分野へ応用するための研究を進めてきた．我が国では食生活の欧米化に伴い高血圧患者が増えており，高血圧の治療方法の確立が求められている．腎交感神経除去術(RDN)は高血圧治療法の一つであり，腎動脈の周囲に存在する神経を焼灼することで治療を行う．しかし，RDNの治療において焼灼対象神経の温度をリアルタイムで確認する方法が確立されていないため，治療中に目的部位が焼灼できているか把握できないといった問題がある．我々はこの問題を解決すべく，マイクロ波エネルギーによる神経の焼灼に関して機械学習を導入し，体内の観測可能な腎動脈内の温度から，観測できない腎動脈外の神経部の温度を予測する検討を行った． |
| （英） |
In recent years, research on machine learning has been active, and use of technology been increasing in various fields where computers are employed to learn past data and predict response values. We have been studying the possibility of applying machine learning to the medical field. In Japan, the number of hypertensive patients is increasing due to the westernization of diets. Therefore, there is a need to establish a treatment method for hypertension. Renal denervation (RDN) is one of the treatments for hypertension and involves ablating the nerves outside the renal artery. However, there is a problem that it is impossible to know whether the target area is ablated during renal denervation. Because there is no established method to confirm the outside temperature of the renal artery in real time. In order to solve this problem, we introduced machine learning for nerve ablation using microwave energy. In the technique, the temperature of the nerve outside the renal artery is predicted from the temperature inside the renal artery, which can be observed. |
| キーワード |
（和） |
機械学習 / 高血圧 / 腎交感神経除去術 / マイクロ波 / 温度解析 / XGBoost / / |
| （英） |
Machine learning / hypertension / renal denervation / microwave / temperature analysis / XGBoost / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 47, no. 5, BCT2023-18, pp. 1-4, 2023年2月. |
| 資料番号 |
BCT2023-18 |
| 発行日 |
2023-02-09 (BCT) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
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