2022 Fiscal Year Research-status Report
新規脳波バイオマーカーを用いた機械学習によるてんかんの診断手法の開発
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19K07964
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| Research Institution | International University of Health and Welfare |
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Principal Investigator |
上原 平 国際医療福祉大学, 医学部, 准教授 (30631585)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
重藤 寛史 九州大学, 医学研究院, 教授 (50335965)
迎 伸孝 九州大学, 大学病院, 助教 (60532843)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | てんかん / 脳波 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
脳波で観察されるてんかん性放電は、てんかんの診断において重要である。しかし、その同定はしばしば困難であり、過剰判読や見逃しが多い。様々な自動検出の方法が提案されているが、習熟した脳波判読者のレベルには達していないのが現状である。近年、てんかん性放電は、てんかん焦点から離れた領域にも、広範囲に脳波変化を引き起こすことが指摘されてきている。本研究では、この点に着目し、てんかん性放電の遠隔効果を複数探索し、それらを組み合わせることで、機械学習を利用した、客観的な診断手法を開発することを目指している。本年度は、難治性焦点てんかん患者の、外科手術全検査の一環として記録された、頭蓋内脳波と頭皮上脳波の同時記録を探索し、頭蓋内脳波では発作間欠期てんかん性放電（interictal epileptiform discharge, IED）が確認できるが、頭皮上脳波では視認できない時間帯を抽出した。サポートベクターマシーンを用いて、これらの時間帯の頭皮上脳波を、非てんかん患者の頭皮上脳波と分類する分類器を作成し、有用性を検証した。Line length、複数の周波数帯域のパワー値、振幅の分布の非対称性などを特徴量として分類器を作成し、クロスバリデーション法で検証したところ、高い正解率、適合率、再現率が得られ、良好な結果であった。この結果は、IEDは遠隔効果によって頭皮上脳波に変化を与えており、IEDが頭皮上脳波では視認できない場合でも、これらの変化を抽出することで、てんかん患者の脳波と、正常脳波と区別することが可能であることが示唆された。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
難治性てんかん患者の頭蓋内脳波記録を用いた遠隔効果の解析と並行して、健常者とてんかん患者の頭皮上脳波のデータベースを作成する予定であったが、新型コロナウイルス流行のため困難であり、計画の変更が必要であった。また同様に新型コロナウイルス感染流行を受けて、2020年3月以降、頭蓋内脳波検査の実施時期が延期された症例も多く、頭蓋内脳波のデータの収集にも遅延が生じた。
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| Strategy for Future Research Activity |
当初はてんかん患者と健常者の頭皮上脳波を比較する予定であったが、新型コロナウイルス流行の影響で、健常者の脳波データベースの構築が期限内に間に合わなくなった。そのため、計画を変更し、てんかん患者と非てんかん患者の頭皮上脳波を判別することにした。両者を多数収集し、本年度に作成した分類器を用いて、両者の鑑別を試み、有用性を評価する予定である。また、てんかん患者の中でも、患者数が多く、難治化しやすい、内側側頭葉てんかんについて、サブグループ解析を行い、この症候群に特化した分類器の作成を試みる。
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| Causes of Carryover |
大規模な脳波データベースの構築とそれを用いた解析を予定しているが、新型コロナウイルス感染症の流行に伴う社会情勢の変化により準備が遅れている。また、同様に新型コロナウイルス流行により頭蓋内脳波の実施が延期された症例が多かった。そのため、ストレージ などの関連物品や人件費・謝金に、次年度使用額が生じた。今年度に行う予定であったデータ収集と解析を次年度に行う。
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