心電図自動診断における深層学習の説明性研究 ― Explainable AI に基づく進展の総括 1. 学術的背景と問題提起 心電図（Electrocardiogram, ECG）は、心疾患を診断するための重要な生体信号取得手段として、今日まで百年以上にわたり用いられてきました。近年、人工知能（Artificial Intelligence, AI）および深層学習（Deep Neural Networks, DNNs）技術の急速な発展により、データ駆動型の自動診断アルゴリズムは心電図分野で卓越した性能を発揮し、とりわけ不整脈などの複雑な異常検出において従来法を大きく上回っています。深層学習モデルは信号特徴を自動で学習・抽出できるため、ECG自動解読および診断支援システムの進歩を大きく後押しし...

心不全心室筋細胞におけるカルシウム活性化カリウムチャネル（SKチャネル）の再分極過程への影響――計算モデルにもとづく研究 研究の背景と学術的意義 心不全（heart failure, HF）は、心臓の電気生理学的および収縮機能が全面的に悪化する、重篤かつ一般的な心疾患である。この病的状態は、心臓のポンプ機能低下を引き起こし、身体の生理的・代謝的ニーズを満たすことができなくなるだけでなく、他の代謝性または心疾患を随伴することが多い。なかでも心房細動（atrial fibrillation, AF）は最も一般的であり、とくに射出分画低下型心不全患者に房細動が併存した場合は、死亡リスクがさらに高まることが知られている。したがって、心不全状態における心臓の電気生理特性およびその調節機構を深く理解する...