Quantitative Analysis of Autonomic Function in Parkinson's Disease by using Pulse Wave Variability Analysis and Machine Learning

• Project/Area Number: 24K10639
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 52020:Neurology-related
• Research Institution: Nagoya University
• Principal Investigator: 鈴木 将史 名古屋大学, 医学部附属病院, 助教 (50815462)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 松田 圭悟 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (60415792) ; 勝野 雅央 名古屋大学, 医学系研究科, 教授 (50402566)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2024: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
• Keywords: 自律神経機能 / 機械学習 / ウェアラブルセンサー / 心拍変動 / 脈波変動

Outline of Research at the Start

パーキンソン病（PD）では早期より自律神経障害が出現し、心拍/脈拍の変動が低下する。過去に我々はウェアラブルデバイス（WD）を用いてPDの心拍変動を解析し、早期PDの鑑別が可能なことを報告した。しかしながら心拍変動の測定には心電図記録用の特殊なWDが必要であり、日常的には用いられていない。一方、腕時計型WDでは血管の拍動から「脈波」の測定が可能であるが、脈波変動の確立された解析方法はない。本研究ではWDで取得した脈波データに機械学習を組み合わせ、脈波変動に適した新しい解析方法を開発する。これによってWDに記録されている脈波データを用いて、PDの診断や自律神経障害の予測を可能とすることを目指す。