| Research Abstract |
現在では,生体における非周期変動,すなわち,リズムの乱れやゆらぎの性質に注目した検討の有用性が認められている.そのなかで,ゆらぎの存在は生物の有する通常機能の現れであり,機能の不全時にその大きさが減少したり,失われたりするとの見解が支持を得つつある.そこで本研究では,心拍動や脳活動に関わる各種生体計測データ(心拍数変動,血圧変動,心電図,脳波,脳磁図)に対して,カオス,(マルチ)フラクタル,ウェーブレットなどの非線形解析手法を駆使し,それらの結果の複合的な分析を通して,心機能と脳機能を中心とする生体機能の正常(健常)と異常(病態)の境界領域を判定しうる新しい健康指標とそれによる評価システムの構築を目指すものである.本年度は,次の1,2に従って研究を遂行した.
1.非線形解析結果の多面的・複合的な分析・検討:前年度の解析結果に基づいて,各対象生体データごとに3つの手法の感度や有効性を吟味し,心拍動や脳活動の違いによる生体データ固有の性質との関連性や,それぞれの定量指標の複合による,正常(健常)と異常(病態),特にその移行期(潜在的中間状態)を判別しうる評価尺度(健康指標)の構成について検討した.2.生体機能の定量的な評価マイニング法の構築:1.での分析・検討の結果に基づいて,対象の生体機能状態と絞り込まれた新評価指標(値)の間のパターン傾向を抽出した.それらをもとに具体的な判断のための評価マイニング法とその枠組みとしてのベイジアンネットワーク(BN)の適用について検討した.
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