2020 Fiscal Year Annual Research Report
Developing Systems for Early Diagnosis of Dementia by using Neural Network Dynamics
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18K18124
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| Research Institution | Chiba Institute of Technology |
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Principal Investigator |
信川 創 千葉工業大学, 情報科学部, 准教授 (70724558)
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2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 加齢 / 脳波 / 複雑性解析 / 機能的結合 / ゆらぎ / スパイキングニューラルネットワーク / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，脳波の動的位相差(DPS)の複雑性の変化に着目し，認知症における神経ネットワーク変質の新たな特性を捉え，初期の認知症での神経ネットワーク変質を検出する診断システムの構築である．
2020年度では大域的なDPS特性の解析手法を開発し，認知症の大域的DPS特性の変質を捉えることに成功した(Nobukawa et al. in prep.)． 更に，alpha帯域の機能的結合/DPSと認知機能が高い相関を示すことを確認した(Nobukawa et al. Frontiers in Human Neuroscience, 2020, Nobukawa et al. in prep.)．脳活動シミュレータ構築に関しては，複数の大脳皮質の神経回路のモジュールを組み合わせることで，認知症にみられる神経活動の位相ダイナミクスの生成に成功した(Nobukawa et al. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2020)．また，機械学習を用いた認知症の推定法についても複雑性，機能的結合，DPSを複合的に用いることで，高い精度での予測を達成している(Nobukawa et al. Frontiers in Psychiatry, 2020, Nobukawa et al. in prep)．
研究期間全体の取り組みにより，加齢/認知症の横断的脳波データにおけるDPS特性の評価，認知症へ至る縦断的脳波データに対するDPSの複雑性プロフィールと認知機能の相関解析，DPSを生成する脳活動シミュレータの構築は当初の予定通り達成された．更なる取り組みとして，大域的なDPS特性をモデル化することにより，神経ネットワーク変質の進行と認知症の発症リスクを予測する脳活動シミュレータの構築につながるものと考えている．
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