| Project/Area Number |
22K16664
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 56010:Neurosurgery-related
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| Research Institution | Yokohama City University |
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Principal Investigator |
SONODA Masaki 横浜市立大学, 医学部, 助教 (90881227)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
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| 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 / てんかん外科 / 認知記憶課題 / 聴覚性呼称課題 / 視覚性呼称課題 / 皮質電気刺激 / ネットワーク解析 / 予測モデル / 言語ネットワーク / 認知機能解析 / 周術期認知機能 / 手術支援 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究はてんかん診療現場における, 術後成績（発作制御率と認知機能変化）の改善を目的とし,てんかん焦点切除術を行う際に, 認知機能課題中の脳表脳波記録解析を加えて、切除範囲を決める診断過程に人工知能(AI)を用いた術後成績を最適化する切除範囲を提案する「AI診断システム」の開発を目指す.臨床現場で運用可能な同システムは, 術後成績を最適化する3次元切除範囲を手軽でわかりやすく提供する. 日米てんかんセンターの約200人分, 約20,000箇所の脳表脳波記録を教師データとしてAIツールを構築する。
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| 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.
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| 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。
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