The development of the anesthesia monitoring score of Poincare analysis using deep learning.
Project/Area Number |
19K09385
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 55050:Anesthesiology-related
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Research Institution | Meiji University of Integrative Medicine |
Principal Investigator |
林 和子 明治国際医療大学, 臨床医学講座, 客員講師 (40285276)
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Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2021: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2019: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
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Keywords | ポワンカレプロット / 麻酔深度 / 複雑系 / 非線形解析 / 脳波 / 状態空間 / deep learning / 機械学習 / 麻酔モニター / poincare plot / デイープラーニング / 筋電図 / 意識 / モニタリング / 深層学習 |
Outline of Research at the Start |
ポアンカレプロット解析は、実信号と遅延信号との二次元描出の履歴効果から秩序性を検討する複雑系システムの挙動把握法である.我々はこれを脳波に応用定量化する麻酔深度解析法を発案し、更にポアンカレプロット周波数階層化により浅麻酔領域で必然的に影響が大きくなる筋電図成分をも勘案できる改良を重ねてきた.本研究ではこれら階層化ポワンカレプロット解析の成果にディープラーニングを導入して、脳波変化のパターンを機械学習させることで、入力脳波情報から出力麻酔深度推定スコアに至る重みを決定し、高精度なポワンカレ麻酔深度推定アルゴリズムを作成する.
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Outline of Annual Research Achievements |
ポアンカレプロット解析は、信号の二次状態空間における履歴効果から秩序性を検討する複雑系システムの挙動把握法である。この解析法を脳波に応用して、複雑系システムである脳神経活動の履歴効果からその秩序性を定量解析することで、統一的な麻酔深度測定法を確立する研究を施行してきた。麻酔効果が深まるにつれて、脳神経ネットワーク活動の履歴が浅くなり複雑性が喪失し、過去の信号履歴が今現在の信号に対し主に線形に作用して系がより線形系に近づく。それが、ポアンカレプロット解析において、麻酔効果として反映される。研究開始以来、このポワンカレプロット解析の課題、つまり、筋電図による干渉や、高齢者における適応、更に、作用機序の異なる薬物に関する検討を行ってきた。 本年度は、特に、脳神経動態の複雑性定量化が、どのように2次元状態空間上のポワンカレプロット解析に反映されうるかを文献から検討した。 麻酔領域においても、近年そのような複雑性分析の試みが始まっている。複雑さは、Shinerらによると3種に分類できる。タイプ1 複雑性は、主に時間的ランダム性を反映し、タイプ3 複雑性は、空間的構造の複雑性、つまり空間的ネットワーク結合性, 組織化を定量化する。そして、タイプ2 複雑性は、時空間両次元の複雑性を示す。脳は空間と時間の両面から麻酔や意識と関連した情報処理を行うので、脳の挙動は、このタイプ2 複雑性で測るのが適切であろう。時空間両次元の複雑性(complexity)を示すタイプ2 複雑性は、完全規則性と、最大ランダム性の両方で低く、中間でピークに達するような複雑性とランダム性の逆U字型を示すことが報告されており、このタイプ2型の複雑性指標が、意識を反映する麻酔モニターとなり得る可能性がある。タイプ2型の複雑性指標とポワンカレプロット解析の関係を模索したい。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
本年度は、医療従事者のコロナ感染症対策のため、非常に逼迫した状況がつづき、臨床データ収集が難しい状況であった。そこで、論文等から、知識を深め、今後の研究展開に役立てることを課題とした。
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Strategy for Future Research Activity |
本年度は、2次元の状態空間に反映しきれない複雑性の要素を、どのように脳波ポワンカレプロットに取り入れてゆくかを模索したい。そして、ポアンカレプロット統合麻酔深度推定法を改善し、作成アルゴリズムを用いた新しい症例での有用性を検証する.
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Report
(4 results)
Research Products
(15 results)