Brain network analysis on cognitive rehabilitation for schizophrenia
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22K11453
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 59010:Rehabilitation science-related
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| Research Institution | Osaka Metropolitan University |
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Principal Investigator |
石井 良平 大阪公立大学, 大学院リハビリテーション学研究科, 教授 (40372619)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
内藤 泰男 大阪公立大学, 大学院リハビリテーション学研究科, 教授 (40342224)
井上 貴雄 大阪河崎リハビリテーション大学, リハビリテーション学部, 講師 (40779427)
林 良太 関西医科大学, リハビリテーション学部, 助教 (50967255)
大類 淳矢 大阪河崎リハビリテーション大学, リハビリテーション学部, 助教 (30883970)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Fiscal Year 2024: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000)
Fiscal Year 2023: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 脳波 / 統合失調症 / デフォルト・モード・ネットワーク / 認知リハビリテーション / 作業療法 / デフォルトモードネットワーク |
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| Outline of Research at the Start |
統合失調症患者の認知リハビリテーションNEAR（Neuropsychological Educational Approach to Cognitive Remediation）前後の認知機能・精神症状の評価と脳波測定・解析が並行して行われ、後にリハビリテーション効果とDMNの間の相関の検討が行われる。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、統合失調症の認知機能障害に対して、より選択的で効率的な認知リハビリテーションに応用するために、認知機能障害を脳活動のネットワークの障害として定量的に評価することである。そのために、日常臨床において幅広く普及し、安価で簡便、非侵襲な検査である脳波検査を用いて、デフォルトモードネットワーク（Default Mode Network: DMN）をはじめとする安静時脳内ネットワークを解析し、統合失調症の認知機能障害の重症度との関連性を表すバイオマーカーとして描出する。これにより、統合失調症の脳内ネットワークの異常を、認知リハビリテーションの導入・効果判定のための脳機能の定量的評価として確立する。更に、認知リハビリテーションに対する反応性を、リアルタイムな脳内ネットワーク解析から定量化し、より効果的な認知リハビリテーションのための客観指標として応用できる可能性を検討する。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
新型コロナウイルス感染症のパンデミックの影響で、臨床データの収集が遅れており、延長によって更にデータ収集と解析を進めていく予定である。
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| Strategy for Future Research Activity |
新型コロナウイルス感染症のパンデミックの影響で、臨床データの収集が遅れており、延長によって更にデータ収集と解析を進めていく予定である。
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Report
(2 results)
Research Products
(7 results)
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[Journal Article] A deep learning model for the detection of various dementia and MCI pathologies based on resting-state electroencephalography data: A retrospective multicentre study.2024
Author(s)
Watanabe Y, Miyazaki Y, Hata M, Fukuma R, Aoki Y, Kazui H, Araki T, Taomoto D, Satake Y, Suehiro T, Sato S, Kanemoto H, Yoshiyama K, Ishii R, Harada T, Kishima H, Ikeda M, Yanagisawa T.
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Journal Title
Neural Netw
Volume: 171
Pages: 242-250
DOI
Related Report
Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
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