機械学習による術中視覚誘発電位（ＶＥＰ）モニタリングと術後視機能予測に関する検討

Research Project

Project/Area Number	20H01098
Research Category	Grant-in-Aid for Encouragement of Scientists
Allocation Type	Single-year Grants
Review Section	3210:General internal medicine, organ-based internal medicine, internal medicine of the bio-information integration, and related fields
Research Institution	Kanazawa University
Principal Investigator	油野岳夫金沢大学, 臨床検査技師
Project Period (FY)	2020-04-01 – 2021-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2020)
Budget Amount *help	¥330,000 (Direct Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2020: ¥330,000 (Direct Cost: ¥330,000)
Outline of Research at the Start	視覚路に関わる脳神経外科疾患における手術では、術中の視機能監視のために光刺激による視覚誘発電位(visual evoked potential : VEP)モニタリングが行われる。この術中VEPモニタリングは、波形の個人差が大きく、評価する波形の同定が困難であることやモニタリング結果と術後視機能の関連性が明確でないことなどから、検査精度が高くないという課題がある。本検討は、術後視機能の転機が判明している患者の術中のVEP波形などのモニタリングデータなどを教師データとし、機械学習手法を用いて術後視機能障害予測モデルおよびVEPモニタリングの基準値の構築を目指す。