Tasuku Yamamoto 研究室
主宰者：Tasuku Yamamoto
東京医科歯科大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、不整脈の診断と治療を中心に、臨床的課題を解決する研究を展開しています。特に、カテーテル・アブレーション（心臓のカテーテル治療）における焼灼病変の予測と最適化に関する研究が主軸です。高周波エネルギー、接触力、インピーダンス変化などの入力・出力パラメータが病変サイズに与える影響を、摘出豚心筋や臨床症例を用いて系統的に調査しています。さらに機械学習モデルを導入し、従来の推定方法より正確な病変評価を実現することを目指しています。
もう一つの重要なテーマは、上大静脈隔離や後壁隔離といった新しいアブレーション戦略の有効性・安全性検証です。特に非常に高出力で短時間のエネルギー投与法（vHPSD）の有用性を、動物実験と臨床研究の両面から探索しており、神経障害などの合併症リスクを低減する工夫を検討しています。
さらに、心肺疾患患者の身体活動度と虚弱性に関する臨床研究にも取り組んでいます。慢性閉塞性肺疾患（COPD）や間質性肺疾患患者における活動性低下の早期発見を目的に、患者報告アウトカムと筋由来因子の測定を組み合わせたアプローチを開発しており、多施設共同研究を通じて臨床実装を進めています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（60 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1093/europace/euag092
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.hrthm.2026.03.326
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.hrthm.2026.03.1025
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.hrthm.2026.03.102
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-34436-y
- [2026] Accurate estimation of lesion metrics in radiofrequency ablation using machine learning modelDOI: https://doi.org/10.1093/ehjopen/oeag013
- DOI: https://doi.org/10.1093/europace/euag026
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.hrthm.2025.03.1812
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.hrthm.2025.03.164
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jccase.2025.01.003
- DOI: https://doi.org/10.1093/europace/euaf135
- DOI: https://doi.org/10.1002/joa3.12992
- DOI: https://doi.org/10.1111/jce.16514
- DOI: https://doi.org/10.1111/jce.16516
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.hrthm.2024.03.002
- DOI: https://doi.org/10.1002/joa3.13040
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.hrthm.2024.03.1374
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.hrthm.2024.03.416
- DOI: https://doi.org/10.1002/joa3.13070
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10840-024-01845-4
- DOI: https://doi.org/10.1111/jce.16415
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.hrthm.2024.10.026
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jacc.2024.08.060
- DOI: https://doi.org/10.1111/jce.16453
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.rmcr.2023.101862
- DOI: https://doi.org/10.1183/13993003.congress-2023.pa2410
- DOI: https://doi.org/10.1093/europace/euad195
- DOI: https://doi.org/10.1111/jce.15964
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.hrthm.2023.03.1019
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.hrthm.2023.03.1215
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.hrthm.2023.03.778
- DOI: https://doi.org/10.1111/jce.15883
- DOI: https://doi.org/10.1093/europace/euad056
- DOI: https://doi.org/10.1111/jce.15875
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.resinv.2022.12.009
- DOI: https://doi.org/10.1111/pace.14665
- DOI: https://doi.org/10.1183/13993003.congress-2023.pa3447
- DOI: https://doi.org/10.1111/jce.15997
- DOI: https://doi.org/10.1093/europace/euad365
- DOI: https://doi.org/10.1111/pace.14868
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10840-023-01678-7
- DOI: https://doi.org/10.1253/circj.cj-23-0574
- DOI: https://doi.org/10.1002/clc.24164
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41533-022-00268-w
- DOI: https://doi.org/10.2169/internalmedicine.8805-21
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10840-022-01214-z
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10840-022-01219-8
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.hrthm.2022.03.954
- DOI: https://doi.org/10.1111/pace.14542
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jacep.2022.07.011
- DOI: https://doi.org/10.1111/pace.14613
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.hrthm.2022.03.384
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.hrthm.2022.03.495
- DOI: https://doi.org/10.1002/ehf2.13771
- [2021] Impact of a formula combining local impedance and conventional parameters on lesion size predictionDOI: https://doi.org/10.1007/s10840-021-01013-y
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10840-021-00954-8
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