国際心臓血管研究ジャーナル

バックプロパゲーションアルゴリズムに基づく HPSD 高周波アブレーションの病変の回帰予測

ヤオ・ジーウェイ

心房細動は危険な不整脈であり、高周波アブレーション技術は新たに登場した外科的治療である。低出力で長時間の標準的な高周波カテーテルアブレーションモードと比較して、高出力で短時間の高周波カテーテルアブレーションは手術効率を大幅に向上させ、効率と安全性に優れている。本研究では、豚の心臓に対する高出力短期高周波カテーテルアブレーションのin vitro実験を行う。実験は出力/時間に応じて5つのグループに分け、各出力/時間グループの下に4つの圧力グループに分ける。各アブレーションポイントの損傷サイズを手動で測定し、111セットの実験データを取得する。最後に、バックプロパゲーションBPニューラルネットワークのアルゴリズムを使用してデータの機械学習回帰予測を行い、決定係数（R ²）、平均平均誤差（MAE）、平均二乗誤差（MSE）、平均平均パーセント誤差（MAPE）などの評価指標を使用して、この回帰モデルの長所と短所を評価する。結果によると、表面幅 (SW)、最大損傷幅 (MW)、損傷深さ (D)、および計算された損傷体積 (V) の 4 つの損傷サイズは、電力、アブレーション時間、接触力、初期インピーダンス、インピーダンス低下、初期温度、最大温度、温度上昇の 8 つのパラメータと相関しています。