| 研究課題/領域番号 |
21H04956
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分90:人間医工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 名古屋工業大学 |
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研究代表者 |
平田 晃正 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (00335374)
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| 研究分担者 |
大高 洋平 藤田医科大学, 医学部, 教授 (00317257)
田中 悟志 浜松医科大学, 医学部, 教授 (10545867)
上原 信太郎 藤田医科大学, 保健学研究科, 准教授 (30725130)
ゴメスタメス ホセデビツト 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (60772902)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-05 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
42,380千円 (直接経費: 32,600千円、間接経費: 9,780千円)
2024年度: 8,320千円 (直接経費: 6,400千円、間接経費: 1,920千円)
2023年度: 9,620千円 (直接経費: 7,400千円、間接経費: 2,220千円)
2022年度: 8,060千円 (直接経費: 6,200千円、間接経費: 1,860千円)
2021年度: 16,380千円 (直接経費: 12,600千円、間接経費: 3,780千円)
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| キーワード | 脳刺激 / 支援ソフトウェア開発 / リハビリテーション / 運動誘発電位 / 機械学習 / 脳電気刺激 / 脳電気・磁気刺激 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
脳へ電気刺激を与える「電気薬学」に立脚した医療応用に期待が高まっている。しかし、脳への電気刺激の作用機序は明らかではなく、効果の個人差も大きく、小脳を含む脳深部への標的刺激は容易ではない。医用画像から患者個人の刺激を抽出し、脳卒中患者ごとの最適電極位置、注入電流パラメータなどを最適化する手法を、物理計算と機械学習の融合により実現、さらに実験的検証を行う。
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| 研究成果の概要 |
脳への電気刺激を基盤とする電気薬学に立脚した脳卒中患者のリハビリテーション戦略を提案するため、個別最適化された刺激パラメータの推定に取り組んだ。本研究では、医用画像を用いて構築した人体モデルと計算物理モデルを組み合わせ、脳深部への電流ベクトルを個別に再現する手法を開発した。さらに、健常者の行動・生理実験との比較を通じてモデルの有効性を検証した。最終的には、個人ごとの最適な刺激パラメータを医用画像から推定するソフトウェアを開発し、導出したパラメータを用いた条件により、臨床実験を実施した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は、脳卒中患者に対するリハビリテーション戦略として、個別最適化された電気刺激の処方を実現するための基盤技術を確立した点に学術的意義がある。具体的には、医用画像から構築した個別の解剖モデルと計算物理モデルを組み合わせることで、脳深部に対する電気刺激を精密に再現する手法を開発した。これにより、従来困難とされた深部脳刺激の個別化が最適化され、より効果的な治療が期待される。社会的には、個々の患者に最適化されたリハビリテーションが実現することで、治療効果の向上や回復期間の短縮が見込まれる。
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