2019 Fiscal Year Research-status Report
Distinguishing acute encephalopathy by acute phase using machine lerning and self-organizing map
| Project/Area Number |
19K17362
|
|---|
| Research Institution | Kagawa Prefectural College of Health Sciences |
|---|
Principal Investigator |
大栗 聖由 香川県立保健医療大学, 保健医療学部, 講師 (70791078)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
|
| Keywords | 急性脳症 / 熱性けいれん重積 / 急性期 / 脳波解析 / Phase lag index |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は他施設の協力のもと、けいれん重積型急性脳症と熱性けいれん重積患者の症例数を蓄積することとデータ解析を行った。
1.症例蓄積について：症例は他施設の協力のおかげで、総数100例以上集めることができ、発症急性期である24時間以内に記録された脳波は、けいれん重積型急性脳症と熱性けいれん重積ともに20例以上集めることができた。
2.脳波解析：まず、Cross-power spectrum analysisを用いた位相差解析をけいれん重積型急性脳症と熱性けいれん重積患者それぞれに行ったが、急性期のデータでは有意な差が認められなかった。Cross-power spectrum analysisではうまく結果が出なかったため、位相差を解析できるもう一つの手法である、Phase lag indexを用いた解析を行った。その結果、全電極間におけるTheta周波数帯域の最大PLI値は、けいれん重積型急性脳症で有意に高値を示した。また、半球間の電極間においても、Fp、C、Pの電極間で最大PLI値はけいれん重積型急性脳症で有意に高値を示した。けいれん重積型急性脳症における予後とPLI値の関係を調べたところ、予後が悪くなるにつれてPLI値が高値になることが明らかになった。この内容は2020年10月に行われる国際学会で発表予定である。
今後は、Phase lag indexのカラーマップを作成し、機械学習を行っていく予定である。カラーマップの作成方法として、プログラミングソフトMATLABを用いて行っていく。Phase lag indexのカラーマップを作成後、その結果を機械学習にかけていく。また、もう一つの解析法について同時進行し、論文としてまとめていく予定である。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初予定していたCross-power spectrum analysisでは、仮説通りの結果を出すことができなかったが、Phase lag indexという位相差を解析する別手法を用いることで、けいれん重積型急性脳症と熱性けいれん重積患者の発症急性期における違いを見出すことができた。
次年度は、Phase lag indexを用いたカラーマップを作成し、その結果を機械学習にかける予定である。
|
| Strategy for Future Research Activity |
引き続き症例の脳波を集積すると同時に、種々の周波数および脳部位による脳波解析を行い、最も信頼性の高い解析方法を確立する。Phase lag indexを用いた研究を行いつつ、もう一つ解析法を実施中である。また、Phase lag indexについては論文化を進めていく。
|
| Causes of Carryover |
2019年10月から所属が鳥取大学から香川県立保健医療大学へ転勤になったため、予定していた国際学会に参加できなかったため。
|
