2020 Fiscal Year Research-status Report
Distinguishing acute encephalopathy by acute phase using machine lerning and self-organizing map
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19K17362
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| Research Institution | Kagawa Prefectural College of Health Sciences |
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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)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 急性脳症 / 熱成けいれん重積 / 急性期 / 脳波解析 / Phase lag index / Power spectrum analysis |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、多施設共同研究先から入手した追加症例についてさまざまな脳波解析を行った。結果として、
1.Phase lag index (PLI)を行い、Theta周波数帯域においてけいれん重積型急性脳症患者の全電極平均PLI値は、熱性けいれん患者と比較し有意に高値を示した。また、Theta周波数帯域におけるけいれん重積型急性脳症患者の最大PLI値も熱性けいれん患者と比較し有意に高値を示した。上記の内容をThe International Child Neurology Association virtual Congress 2020にて発表した。
2.双極誘導を用いたPower spectrum analysisによるけいれん重積型急性脳症と熱性けいれん重積患者4例毎の経過評価を行った。けいれん重積患者のBetaおよびGamma周波数帯域Power値は、熱性けいれん患者の値と比較し発症急性期から8病日まで高値を示すことが明らかになった。この内容は、The 21st Annual Meeting of the Infantile Seizure Societyにて発表した。
3.双極誘導を用いたPower spectrum analysisを行い、マッピング評価を行った。けいれん重積型急性脳症では、熱性けいれん重積患者と比較し絶対値Power値が全電極において低下していることをカラーマップ表示することに成功した。この詳細については論文を作成中である。
今後は、機械学習を用いてカラーマップや数値データから鑑別できるか検討を進めていく予定である。使用する解析方法としては、機械学習と自己組織化マップを使用する。機械学習については、現在プログラミングを開発中である。また、自己組織化マップについては、専門家の指南の元研究を実行中である。
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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、当初計画書に記載した脳波解析方法以外で研究を遂行し、けいれん重積型急性脳症と熱性けいれん重積の鑑別に使用できる方法論を確立させつつある。
特に、Phase lag indexやPower spectrum analysisを用いた解析により、脳波を周波数帯域ごとに区別することでより詳細に解析を行うことができている。また、症例数についても共同研究施設からデータを入手することができているため、解析の有意性を報告するための症例数は集まりつつあると考えられる。
昨年度行った解析について研究結果をまとめ、論文作成を行えているため、本研究内容における進捗状況はおおむね順調に進展していると考えられる。
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度は最終年度であるため、①研究の結果を論文化、②機械学習による研究の結果をまとめる、これら2点について研究を進めていく予定である。
①については、現在進行中であり、5月中頃にデータまとめが完了し、7月前に論文投稿を予定している。
②については、Power spectrum analysisを使用したカラーマップ表示を作成し、機械学習にかける方法と解析結果の数値データを基にした自己組織化マップを作成する予定である。カラーマップ表示は、すでに症例群ごとに周波数帯域それぞれのカラーマップを作成済みである。現在、機械学習用プログラミングを作成中である。
①に関して、Power spectrum analysisを使用したカラーマップ表示を作成し、機械学習にかける方法は、急性期脳波の各周波数帯におけるパワー値分布を機械学習するプログラム作成し、動作確認を行う予定である。
②に関して、解析結果の数値データを基にした自己組織化マップを作成する方法に関しては、プログラミングツールを用いて解析を行っていく。
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| Causes of Carryover |
新型コロナウイルス感染拡大の影響で出張が困難になったことが挙げられる。次年度において、研究に必要なデータ保存用媒体や研究会への参加、もしくは論文発表用に使用予定。
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