2019 Fiscal Year Research-status Report
脳波・脳磁図を用いたAI解析による統合失調症の診断・重症度評価法の開発
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19K08017
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| Research Institution | Osaka Prefecture University |
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Principal Investigator |
石井 良平 大阪府立大学, 総合リハビリテーション学研究科, 教授 (40372619)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
池田 学 大阪大学, 医学系研究科, 教授 (60284395)
岩瀬 真生 大阪大学, 医学系研究科, 講師 (60362711)
畑 真弘 大阪大学, 医学系研究科, 助教 (80816223)
柳澤 琢史 大阪大学, 高等共創研究院, 教授 (90533802)
内藤 泰男 大阪府立大学, 総合リハビリテーション学研究科, 教授 (40342224)
田中 宏明 大阪府立大学, 総合リハビリテーション学研究科, 講師 (60364030)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 脳波 / 脳磁図 / 深層学習 / 人工知能 / 統合失調症 / 認知症 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、脳波・脳磁図を用いて、統合失調症をDeep Neural Network (DNN)により高精度で診断・重症度評価を行う人工知能を開発することを目的とする。本研究では、時系列情報から時間・空間的階層性をもった特徴量抽出が可能なDNNを用いて、脳波・脳磁図データから、統合失調症患者群に共通する脳状態の特徴を抽出する人工知能を開発し、新たな診断法、重症度評価法の確立を目指す。その前段階として、まずは認知症の脳波を用いたDNNによる鑑別診断法を確立し、現在検証を進めている。教師データによってトレーニングされたDNNに、多施設の認知症の脳波データを解析させ、鑑別診断のテストを繰り返している状況であるが、現時点で90％以上の高い鑑別率を示しており、極めて有望なDNNが成長している。今後は統合失調症の脳波データを用いて同様の教師付き学習と検証を進めていきたいと考えている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
現時点では前段階として認知症に対するDNNを用いた鑑別診断法が確立されつつあり、今後統合失調症の診断に応用していきたいと考えている。
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| Strategy for Future Research Activity |
現時点では前段階として認知症に対するDNNを用いた鑑別診断法が確立されつつあり、今後統合失調症の診断に応用していきたいと考えている。
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| Causes of Carryover |
武漢肺炎の影響で国内外への学会出張がキャンセルとなり、次年度に発表の機会を延期したため。
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