精神疾患患者における小型脳波計および機械学習を用いた睡眠脳波自動解析の精度向上

• Project/Area Number: 24K18716
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 52030:Psychiatry-related
• Research Institution: Akita University
• Principal Investigator: 小笠原 正弥 秋田大学, 医学部附属病院, 助教 (20977665)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2026: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2024: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
• Keywords: 睡眠脳波 / 機械学習 / 小型脳波計

Outline of Research at the Start

精神疾患には高率に睡眠問題が併存し、寛解期においても認知・社会機能、QOLの低下や再発リスク上昇をもたらす。そのため、精神医療において睡眠問題の正確な評価は避けて通れない臨床課題である。本研究では、少数チャンネルの小型脳波計を用い、精神疾患の在宅睡眠評価に活用可能な睡眠脳波自動解析プログラムを構築する。さらに在宅で小型脳波計を装着して得られた日々の睡眠脳波の自動解析による睡眠指標と精神症状や社会機能・QOLとの関連を調査する。