2022 Fiscal Year Annual Research 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 Metropolitan University |
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Principal Investigator |
石井 良平 大阪公立大学, 大学院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, 大学院医学系研究科, 教授 (60284395)
岩瀬 真生 大阪大学, 大学院医学系研究科, 招へい教授 (60362711) [Withdrawn]
畑 真弘 大阪大学, 大学院医学系研究科, 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 大阪公立大学, 大学院リハビリテーション学研究科, 教授 (40342224)
田中 宏明 大阪公立大学, 大学院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 – 2023-03-31
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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た。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た結果、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く予定である。新型コロナウイルス感染症のパンデミックの影響で、臨床データの収集が遅れているが、今後も更にデータ収集と解析を進めていく予定である。
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