Accurate and Generalizable Identification of Dementia-Related Conditions Using Deep Learning Applied to Wearable EEG

• Project/Area Number: 25K10813
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 52030:Psychiatry-related
• Research Institution: The University of Osaka
• Principal Investigator: 畑 真弘 大阪大学, 大学院医学系研究科, 講師 (80816223)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 高橋 隼 大阪大学, 大学院医学系研究科, 講師 (10508021)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000); Fiscal Year 2028: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2027: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2026: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2025: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
• Keywords: 脳波 / 認知症 / 神経生理学 / 人工知能 / AI

Outline of Research at the Start

少子高齢化が進む本邦では認知症の的確な鑑別診断は喫緊の課題である。本研究では、安静時脳波を用いた認知症疾患を識別する深層学習モデルを発展させ、簡便かつ短時間で測定可能なウェアラブル脳波計のデータから認知症疾患を高精度に自動識別する技術を開発する。専門施設に依存せず、多様な現場で活用可能な汎用性の高いモデルの構築を通じて、認知症の早期診断と正確な診断に基づく個別最適な医療提供の実現を目指す。