| 研究課題/領域番号 |
19K08017
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分52030:精神神経科学関連
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| 研究機関 | 大阪公立大学 (2022)
大阪府立大学 (2019-2021) |
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研究代表者 |
石井 良平 大阪公立大学, 大学院リハビリテーション学研究科, 教授 (40372619)
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| 研究分担者 |
池田 学 大阪大学, 大学院医学系研究科, 教授 (60284395)
岩瀬 真生 大阪大学, 大学院医学系研究科, 招へい教授 (60362711)
畑 真弘 大阪大学, 大学院医学系研究科, 助教 (80816223)
柳澤 琢史 大阪大学, 高等共創研究院, 教授 (90533802)
内藤 泰男 大阪公立大学, 大学院リハビリテーション学研究科, 教授 (40342224)
田中 宏明 大阪公立大学, 大学院リハビリテーション学研究科, 講師 (60364030)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2021年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2020年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 脳波 / 脳磁図 / 統合失調症 / 認知症 / 人工知能 / ディープラーニング / 機械学習 / 作業療法 / 深層学習 / AI |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究により、脳波・脳磁図のデータから統合失調症の特徴を識別する人工知能が開発されることで、統合失調症のより正確な診断が可能になると考えられる。特に脳波は、多くの医療機関で利用可能な簡便な検査機であるため、今回開発する人工知能によって、幅広く実地臨床で確定診断の補助として応用可能な人工知能を作成することができる。脳波・脳磁図ビッグデータに人工知能を適用し、統合失調症の特徴的脳活動を同定し識別することで、統合失調症の予防と治療に貢献し、この疾患による医療費や介護費用を含む莫大な社会損失を軽減することに寄与することができる。
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| 研究成果の概要 |
本研究は、脳波・脳磁図を用いて、統合失調症をDeep Neural Network (DNN)により高精度で診断・重症度評価を行う人工知能を開発することを目的とした。その前段階として、まずは認知症の脳波を用いたDNNによる鑑別診断法を確立し、学術論文として発表した。教師データによってトレーニングされたDNNに、多施設の認知症の脳波データを解析させ、鑑別診断のテストを繰り返した結果、90％以上の高い鑑別率を示しており、極めて有望なDNNが成長した。今後は統合失調症の脳波データを用いて同様の教師付き学習と検証を進めていく予定である。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は、脳波・脳磁図を用いて、まずは認知症の脳波を用いたDNNによる鑑別診断法を確立し、学術論文として発表した。教師データによってトレーニングされたDNNに、多施設の認知症の脳波データを解析させ、鑑別診断のテストを繰り返した結果、90％以上の高い鑑別率を示しており、極めて有望なDNNが成長した。今後は統合失調症の脳波データを用いて同様の教師付き学習と検証を進めていく予定であり、精神科の臨床診断の現場に大きなインパクトを与えるものである。
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