AI-Driven Resection Planning System to Optimize Postoperative Outcomes in Focal Epilepsy Surgery

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 22K16664
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 56010:Neurosurgery-related
• Research Institution: Yokohama City University
• Principal Investigator: SONODA Masaki 横浜市立大学, 医学部, 助教 (90881227)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 頭蓋内脳波記録 / 人工知能 / 言語機能 / 記憶機能 / 認知機能 / 脳内ネットワーク / 移動エントロピー

Outline of Final Research Achievements

In our research, we’ve developed a new device that records brain activity to predict cognitive decline after epilepsy surgery. By recording EEG data from Japanese-speaking patients, we aim to create an artificial intelligence model that predicts which brain areas to remove for the most effective surgical outcomes. Our findings have already been presented at several conferences, and we plan to refine the AI model further by gathering additional data.

Free Research Field

てんかん外科

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

この研究の学術的な意義は、脳神経外科手術における意思決定プロセスを革新する可能性にある。人工知能モデルを使用することで、手術前の詳細な脳波分析を通じて、患者の認知機能を維持しつつ、最も効果的な手術範囲を予測することができる。さらに、この研究は、脳の言語認知機能と記憶機能の理解を深めることにも寄与し、てんかん治療だけでなく、他の脳疾患の治療法の開発にも応用可能である。