臨床医学系講座

心臓血管外科学Department of Cardiovascular Surgery

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TEL
059-231-5021
FAX
059-231-2845
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心臓血管外科学 心臓血管外科学

　当講座は昭和32年の創設以来、65年以上にわたり、心臓血管外科学の診療と研究・教育を続けています。臨床では先天性心疾患、虚血性心疾患、弁膜症、胸腹部大血管～末梢血管を対象としています。 近年の外科治療は低侵襲・手術精度の向上が著しく、低侵襲手術、大血管疾患ではステントグラフト治療を取り入れたハイブリット手術を実施しています。これらの最新手術手技の修練に加えて、地域社会に貢献しうる医療人、世界的に通用するAcademic Surgeonを育てるために基礎および臨床研究を重視しています。 心臓血管外科は一般に重労働といわれ、手術手技が患者様の生死に直結し、心理的重圧が高い職種といえます。そのため心臓血管外科医をめざす若手外科医の確保ならびに育成が困難であり、その傾向は三重などの地方都市において顕著です。そのような状況の中でも、心臓血管外科を志す若手の将来希望するキャリアパスの実現のために、各医局員のライフスタイルに配慮しながら、教育、研究、臨床環境の整備・働き方支援によるサポートを行いつつ、三重県における心臓血管外科医療の充実を目指しています。

教　授
山内　孝
講　師
阪本　瞬介（成人）
鳥羽　修平（先天性）
助　教
榊原　聡（成人）
石川　廉太（先天性）
田邉　信（成人）
生川　貴大（成人）
学部担当科目
心臓血管外科学
附属病院診療科
心臓血管外科（成人・先天性）
居室
病態医科学研究棟　８階

研究・教育内容

  1. 心肺補助循環
  2. 大動脈弁狭窄症術後の左室リモデリングに関する臨床研究
  3. 大動脈ステントグラフト治療後の大動脈リモデリングに関する研究
  4. 自己組織を利用した手術補填材料の開発
  5. フォンタン手術による血行動態変化による慢性的な影響評価
  6. MICS手術のための周辺機器開発・教育法
  7. 運針、結紮、縫合などの外科手術手技の評価・教育法
  8. 機械学習（いわゆる人工知能： AI)を用いた診断補助システムの臨床展開
  9. 3Dプリンタを利用した教育・診療技術の開発
  10. 三重急性大動脈疾患レジストリーによる登録研究
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研究業績

  1. Snake Technique in Osler's Disease-Associated Thoracoabdominal Aortic Aneurysm.


    Bessho S, Ito H, Nakamura B, Shomura Y, Ogihara Y, Yamada N, Takao M.Ann Thorac Surg. 2022 Oct;114(4):e283-e285.

  2. Histopathologic Changes After Pulmonary Artery Banding for Retraining of Subpulmonary Left Ventricle.


    Toba S, Sanders SP, Gauvreau K, Mayer JE Jr, Carreon CK.Ann Thorac Surg. 2022 Sep;114(3):858-865.

  3. Perfusion-distention fixation of heart specimens: a key step in immortalizing heart specimens for wax infiltration and generating 3D imaging data sets for reconstruction and printed 3D models.


    Yamasaki T, Toba S, Sanders SP, Carreon CK.Cardiovasc Pathol. 2022 May-Jun;58:107404.

  4. Impact of valvuloarterial impedance on left ventricular reverse remodeling after aortic valve neocuspidization.


    Yamamoto N, Ito H, Inoue K, Futsuki A, Hirano K, Shomura Y, Ozu Y, Katayama Y, Komada T, Takao M.J Cardiothorac Surg. 2022 Jan 29;17(1):13.

  5. Prediction of Pulmonary to Systemic Flow Ratio in Patients With Congenital Heart Disease Using Deep Learning-Based Analysis of Chest Radiographs.


    Toba S, Mitani Y, Yodoya N, Ohashi H, Sawada H, Hayakawa H, Hirayama M, Futsuki A, Yamamoto N, Ito H, Konuma T, Shimpo H, Takao M.JAMA Cardiol. 2020 Apr 1;5(4):449-457.

PubMed