心房細動の検出における人工知能と組み合わせたポータブル測定方法 (WB-AF)
西洋諸国では、生涯で 6 人に 1 人、フィンランドでは 15,000 人が毎年新たな脳卒中を発症しています。 約 4 分の 1 の脳卒中は、心臓塞栓症に基づいています。 心房細動 (AF) は、脳卒中などの血栓塞栓性合併症のリスクを高める最も一般的な不整脈です。 左心房に血栓が形成され、脳循環と末梢循環に塞栓が生じる可能性があります。 AF はしばしば無症候性で発作性です。 したがって、心房細動の診断はしばしば困難です。
新たに発症した心房細動は、通常、カルディオバージョン (CV) で治療され、異常なリズムが洞調律 (SR) に戻されます。 ただし、AF が長時間 (>48 時間) 続くと、脳卒中のリスクが高くなります。 したがって、CV を実行する前に、AF の持続時間を知る必要があります。 この研究では、リズムの変化と短い心房細動エピソードを検出する、顧客を対象とした新しい心臓測定デバイスの能力を評価します。 さらに、心房細動患者の血液サンプルから新しいバイオマーカーを分析し、心房細動の持続時間を推定するための適合性を評価します。
この研究は、クオピオ大学病院救急科、ハート センター、東フィンランド大学応用物理学科、および Heart2Save Ltd と協力して実施されます。
研究プロジェクトの成果は、医学および医療技術の科学雑誌に掲載され、各分野の学会で発表される予定です。 プロジェクトの研究成果は、医療技術業界のすべての企業、特に心電図測定器を製造する企業やリズム認識ソフトウェアを製造する企業に活用できます。
調査の概要
詳細な説明
この研究は、以下の医学的問題を解決することを目的としています。
- 手首に装着した PPG デバイスとシングル リード ECG チェスト バンドの実現可能性を調査します。 特別な関心は、データ分析における AI の使用と不整脈検出への影響です。
- 長期的な心房細動モニタリングのための最先端の PPG および ECG ベースの方法を開発します。
主な研究課題は次のとおりです。
- シングルリード ECG および PPG 測定を心房細動の検出に使用できますか?
- 人工知能 (AI) 不整脈分析は、顧客を対象とした PPG および ECG 記録からリズムの変化を確実に検出できますか?
- 血液サンプルから測定されたバイオマーカーは、最近発症した心房細動持続時間の推定に適していますか?
具体的な方法論の目的は次のとおりです。
- 不整脈検出と心房細動診断のための AI ベースの方法の開発とテスト
- AI は、心房細動のスクリーニングと診断に利用できます。
- 最近発症した心房細動における心臓バイオマーカーの動態を研究する
- 不整脈エピソードの持続時間を推定するための統計モデルを構築します。
この研究の方法開発の目的は、健康な患者と心臓に問題のある患者を対象に、シングル リード ECG での心拍数測定と脈波測定の信頼性を評価することです。 この研究では、最も一般的な心不整脈である心房細動を確実に特定するための軽量測定技術に基づく計算方法を開発しています。 心房細動の診断と治療は、脳卒中を予防するための決定的な要因です。
カーディオバージョン (CV) は、最近発症した AF で異常な AF リズムを正常な洞調律 (SF) に戻すために使用される治療手順です。 電気除細動または抗不整脈薬で行うことができます。 患者が経口抗凝固剤 (OAC) 療法を受けていない場合、不整脈の発症後 48 時間以内に除細動を行う必要があります。 つまり、48 時間後に脳卒中のリスクが大幅に増加します。 患者が 48 時間以上心房細動を起こしている場合、OAC を開始し、CV を実行する前に 3 週間使用する必要があります。
新たに心房細動を発症し(<48時間)、CVが予定されている研究患者は、研究内で募集されます。 この研究は、クオピオ大学病院 (KUH) の救急部門で行われます。 研究中の関連する患者関連情報。 研究患者は、最近発症した心房細動を診断するための通常の治療プロセスに含まれる 12 チャンネルの臨床 ECG 登録をすでに受けています。
実際の研究測定では、5 つの湿式電極を使用してホルター心電図装置が患者の胸部に取り付けられ、リズム モニタリングのゴールデン スタンダードとして使用されます。 軽量測定法は、ホルター心電図登録の結果と比較されます。 さらに、フォトプレチスモグラムが患者の手首に配置され、PPG 登録と、患者の胸部の単一リード乾式電極 ECG センサーが使用されます。
さらに、研究プロトコルに従って、CVの前後に採取された血液サンプル用にIVカニューレが取り付けられます。
この研究では、ホルター登録と比較して、心拍リズムを検出するこれらの軽量測定方法の能力を比較しています。
測定に使用されるデバイスは次のとおりです。
- 湿式電極を備えた Faros 360 EKG センサー (Mega Elektroniikka、http://www.megaemg.com/ クオピオ・スオミ)。 Faros 360 Holter は CE および FDA 510(k) クリア クラス 2a 医療機器であり、5 つの使い捨て湿式電極で患者の胸部に取り付けられます。
Suunto Movesense ワンタイム ECG デバイス (Suunto Oy、http://www.suunto.com ヴァンター・スオミ)。 Movesense は、ECG 測定に 2 つの乾式電極を使用する CE 認定の消費者向けデバイスです。
以前の研究(Afib24h)では、Valvira が報告され、研究は臨床デバイス研究(Movesense + チェスト ストラップの組み合わせ)の許可を受けました。
- Empatica E4 アクティビティ ブレスレット (Empatica Ltd http://www.empatica.com これは、CE クリアされた消費者向けデバイスです。 Empatica E4 は、血管内を循環する血液量を光学的に測定するフォトプレチスモグラムでもあります。
研究者は、デバイスを患者に取り付けます。 その後、研究者は Faros 360 (デバイス 1) と Empatica E4 (デバイス 3) デバイスへの登録を開始します。
ECG 測定による心拍数検出は、QRS コンプレックスの検出によって最も一般的に行われます。 これらの QRS 検出器の多くは、ここ数十年で開発されました。 乾式電極を使用した ECG 測定は、装置の小さな動きでさえ ECG 信号に大きな変化を引き起こすため、湿式電極測定と比較して、かなり多くの動きの乱れを伴います。 さらに、特に親指を測定点として使用する場合、筋肉からの EMG ノイズは、湿式電極測定に比べて著しく高くなります。
このプロジェクトは、以前のモバイル ECG プロジェクトで開発されたノイズと QRS 検出の方法を利用して、乾式電極測定で QRS 群と心拍数の不規則性を確実に検出できるようにします。 さらに、以前に開発された心拍数検出方法は、心房細動および正常洞調律の研究測定によって評価および検証されます。
この研究では、心房細動の検出におけるパルス検出の能力を調べます。 フォトプレチスモグラムは、組織内の光の吸収を測定します。 血液への光の吸収は、周囲の組織への吸収よりも大きくなります。 心臓が鼓動すると、血液量の変化に基づいて毛細血管が拡張および収縮します。 フォトプレチスモグラフィーでは、吸収の変化を検出することで心拍数を測定できます。
モバイル ECG デバイスのようなフォトプレチスモグラムは、動きに特に敏感で、LED/フォトダイオードの小さな動きでさえ、光強度に大きな変化を引き起こします。
また、生理学的変化は、心拍数の測定に障害を引き起こします。たとえば、血管の弾性が変化すると、脈拍時間が変化し、測定に障害が生じます。
高周波ピアス QRS コンプレックスとは異なり、脈波は低周波の上下変動であり、正確な心拍数測定に独自の課題を引き起こします。
心房細動では心房が十分に機能しないため、心室が完全に血液で満たされません。 さらに、心房細動は、心房から心室へのインパルスの不規則な伝導を引き起こし、パルスの不規則性を引き起こします。 送り出される血液の量は 1 回のストロークごとに変化するため、脈波の検出は困難です。
このプロジェクトでは、一連の脈波から正確な心拍数を測定する方法を開発します。
この方法の開発は、心房細動に典型的な脈波の不規則性であるメーターの動きによる障害を考慮に入れることを目的としています。
メソッド開発の主な目標は、心房細動による脈拍の不規則性を正常な洞調律と区別し、調律の変化を正確に検出できるように、脈拍を正確に測定することです。
心房細動では、電気インパルスが心室にランダムに伝導し、心拍数が不規則で不均一になります。 心臓協会による大規模なキャンペーン「脈拍を感じる - 脳卒中を防ぐ」は、心拍数または脈拍の認識に基づいています。 もちろん、脈拍認識は心房細動を検出する最も安価な方法ですが、この方法では多数の誤検知が発生します。 心電図測定により、心房細動の検出はより確実になります。 この目的のために、自動化された心房細動検出アルゴリズムが開発されました。
長期的なホルター心電図測定における心房活性化の識別は、一般に、信号ノイズ比が低いため非常に困難です (運動、筋肉アーチファクト、および部分的に重なる非常に強い心室活動)。 このため、ほとんどの心房細動検出アルゴリズムは、脈拍の不規則性の識別に基づいています。 心拍数の不規則性 (RR 間隔) をパラメーター化するために、いくつかの比較的単純だが信頼できる時間レベルの方法が導入されました。 一例として、RR間隔(心拍数)が連続するRR間隔変化(心拍数変化)の関数として表されるRdRベースの方法。 RdR グラフは、不規則な心拍数の変化に起因するパターンの断片化を定義します。 さらに、RR 時系列の内部コヒーレンスを推定する方法があります。 心拍変動のパラメータ化には、さまざまな非線形手法も導入されており、心拍変動のダイナミクスをより広範に記述できるようになっています (線形性の仮定を制限することなく)。 非線形方法の 1 つのクラスは、異なるエントロピー量です。これらは、心房細動と不規則な心拍数の識別に特に興味深いものです。 エントロピー量を使用して、RR 時系列の規則性と予測可能性を推定できます。 通常、エントロピー量の信頼できる計算には比較的長い測定時間が必要ですが、短時間の測定の分析に適したエントロピー量も導入されています。
この研究プロジェクトでは、既存の方法に基づいて、モバイル ECG 測定と脈波測定のための新しい心房細動検出アルゴリズムを開発します。 アルゴリズムは、心房と心室の早期複合体を考慮に入れる必要があります。 これらを無視すると、RR 時系列の不規則性が増し、偽陽性の心房細動の数が増えます。
ナトリウム利尿ペプチドは、心臓から分泌されるホルモンです。 心房性ナトリウム利尿ペプチド (ANP) は心房から分泌され、脳性ナトリウム利尿ペプチド (BNP) は心房と心室から分泌されます。 BNP および NT-pro-BNP は、pro-BNP によって前駆体から切断されます。 どちらも心不全の診断に使用されます。 他の心疾患のない心房細動患者は、BNPが上昇していることがわかりました。 高感度心筋トロポニン T (hs-cTnT) および I (hs-cTnI) は、心筋細胞によって分泌される心臓固有のバイオマーカーであり、そのレベルは心筋細胞損傷の量と相関します。 持続性心房細動の患者は、非特異的な心筋細胞損傷を示すトロポニンレベルが上昇していることが示されています。 ただし、TnI 速度論と他の AF 関連バイオ マーカーとの間の相関関係を示す有意な証拠は持続性 AF に関連付けられていません。 TnT のレベルは、除細動が成功した後に減少するようです。 したがって、心筋トロポニン、特に TnT の動態は、心房細動エピソードの持続時間を予測するのに役立つ可能性があります。
この研究は、心房細動の持続時間を評価するためにペプチドを使用できるかどうかを判断することを目的としています。 これは、心房細動の将来の治療計画に使用できます。
さらに、このプロジェクトでは、心筋バイオマーカーの速度論と心房細動の持続時間との関連性を調べます。
研究の種類
入学 (予想される)
連絡先と場所
研究連絡先
- 名前:Tero J Martikainen, MD. PhD
- 電話番号:+358447175045
- メール:tero.martikainen@kuh.fi
研究連絡先のバックアップ
- 名前:Juha Hartikainen, Professor
- 電話番号:+358 44 717 3945
- メール:juha.hartikainen@kuh.fi
研究場所
-
-
Eastern Finland
-
Kuopio、Eastern Finland、フィンランド、70210
- 募集
- Kuopio University Hospital
-
コンタクト:
- Tero J Martikainen, MD. PhD
- 電話番号:+358447175045
- メール:tero.martikainen@kuh.fi
-
-
参加基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
受講資格のある性別
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- クオピオ大学病院の救急部門で治療期間中に電気的除細動によって治療された早期発症型心房細動の患者。
除外基準:
- 体格指数(BMI)が35を超え、心臓ペースメーカー装置が埋め込まれており、研究の測定値によって遅れる可能性のある即時治療を必要とする病状。
研究計画
研究はどのように設計されていますか?
デザインの詳細
- 観測モデル:コホート
- 時間の展望:見込みのある
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
|---|---|
|
心房細動
最近発症した心房細動の患者で、除細動介入による治療を受けています。 介入: デバイス: 携帯デバイスによる心拍リズムのモニタリング。 バイオマーカー: 血液サンプルに基づくバイオマーカー動態。 |
この研究では、ホルター登録と比較して、さまざまな心拍リズムを検出する軽量測定方法の能力を比較しています。
いくつかの血液サンプルは、電気的除細動介入の前後に事前に定義された時間で研究プロトコル中に収集されます。 心房ペプチドおよび心筋トロポニンが分析され、速度論が推定されて、早期発症AF期間の期間が予測されます。 |
この研究は何を測定していますか?
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
|
シングルリード ECG とウェアラブル PPG による調律変化における不整脈検出
時間枠:2時間
|
カーディオバージョン中の制御されたリズム変化中の短い検出時間枠での発作性心房細動検出の感度と特異性。
|
2時間
|
|
心房細動エピソードの持続時間を推定するためのさまざまな血液ベースのバイオマーカーの評価
時間枠:2週間
|
不整脈の時間領域を予測するための、心房細動中のさまざまな特定のバイオマーカーの運動学的モデル。
|
2週間
|
協力者と研究者
捜査官
- スタディディレクター:Tero J Martikainen, MD. PhD、Kuopion University Hospital, Anesthesiology and intensive care
出版物と役立つリンク
一般刊行物
- Lake DE, Moorman JR. Accurate estimation of entropy in very short physiological time series: the problem of atrial fibrillation detection in implanted ventricular devices. Am J Physiol Heart Circ Physiol. 2011 Jan;300(1):H319-25. doi: 10.1152/ajpheart.00561.2010. Epub 2010 Oct 29.
- Lee J, Nam Y, McManus DD, Chon KH. Time-varying coherence function for atrial fibrillation detection. IEEE Trans Biomed Eng. 2013 Oct;60(10):2783-93. doi: 10.1109/TBME.2013.2264721. Epub 2013 May 22.
- Lian J, Wang L, Muessig D. A simple method to detect atrial fibrillation using RR intervals. Am J Cardiol. 2011 May 15;107(10):1494-7. doi: 10.1016/j.amjcard.2011.01.028. Epub 2011 Mar 17.
- Lee SH, Jung JH, Choi SH, Lee N, Park WJ, Oh DJ, Rhim CY, Lee KH. Determinants of brain natriuretic peptide levels in patients with lone atrial fibrillation. Circ J. 2006 Jan;70(1):100-4. doi: 10.1253/circj.70.100.
- Clerk A, Cullingford TE, Fuller SJ, Giraldo A, Markou T, Pikkarainen S, Sugden PH. Signaling pathways mediating cardiac myocyte gene expression in physiological and stress responses. J Cell Physiol. 2007 Aug;212(2):311-22. doi: 10.1002/jcp.21094.
- Iakobishvili Z, Weissler A, Buturlin K, Goldenberg G, Strassberg B, Tur R, Hasdai D. High Sensitivity Cardiac Troponin T Levels after Elective Cardioversion for Atrial Fibrillation/Flutter. Isr Med Assoc J. 2015 Oct;17(10):607-11.
- Horjen AW, Ulimoen SR, Norseth J, Svendsen JH, Smith P, Arnesen H, Seljeflot I, Tveit A. High-sensitivity troponin I in persistent atrial fibrillation - relation to NT-proBNP and markers of inflammation and haemostasis. Scand J Clin Lab Invest. 2018 Sep;78(5):386-392. doi: 10.1080/00365513.2018.1481224. Epub 2018 Jun 22.
- Santala OE, Lipponen JA, Jantti H, Rissanen TT, Halonen J, Kolk I, Pohjantahti-Maaroos H, Tarvainen MP, Valiaho ES, Hartikainen J, Martikainen T. Necklace-embedded electrocardiogram for the detection and diagnosis of atrial fibrillation. Clin Cardiol. 2021 May;44(5):620-626. doi: 10.1002/clc.23580. Epub 2021 Feb 25.
- Hartikainen S, Lipponen JA, Hiltunen P, Rissanen TT, Kolk I, Tarvainen MP, Martikainen TJ, Castren M, Valiaho ES, Jantti H. Effectiveness of the Chest Strap Electrocardiogram to Detect Atrial Fibrillation. Am J Cardiol. 2019 May 15;123(10):1643-1648. doi: 10.1016/j.amjcard.2019.02.028. Epub 2019 Feb 23.
- Valiaho ES, Kuoppa P, Lipponen JA, Martikainen TJ, Jantti H, Rissanen TT, Kolk I, Castren M, Halonen J, Tarvainen MP, Hartikainen JEK. Wrist band photoplethysmography in detection of individual pulses in atrial fibrillation and algorithm-based detection of atrial fibrillation. Europace. 2019 Jul 1;21(7):1031-1038. doi: 10.1093/europace/euz060.
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (予想される)
研究の完了 (予想される)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。