脈波変動解析と機械学習によるパーキンソン病の自律神経機能の定量解析

• 研究課題/領域番号: 24K10639
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分52020:神経内科学関連
• 研究機関: 名古屋大学
• 研究代表者: 鈴木 将史 名古屋大学, 医学部附属病院, 助教 (50815462)
• 研究分担者: 松田 圭悟 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (60415792) ; 勝野 雅央 名古屋大学, 医学系研究科, 教授 (50402566)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2026年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2024年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
• キーワード: 自律神経機能 / 機械学習 / ウェアラブルセンサー / 心拍変動 / 脈波変動

研究開始時の研究の概要

パーキンソン病（PD）では早期より自律神経障害が出現し、心拍/脈拍の変動が低下する。過去に我々はウェアラブルデバイス（WD）を用いてPDの心拍変動を解析し、早期PDの鑑別が可能なことを報告した。しかしながら心拍変動の測定には心電図記録用の特殊なWDが必要であり、日常的には用いられていない。一方、腕時計型WDでは血管の拍動から「脈波」の測定が可能であるが、脈波変動の確立された解析方法はない。本研究ではWDで取得した脈波データに機械学習を組み合わせ、脈波変動に適した新しい解析方法を開発する。これによってWDに記録されている脈波データを用いて、PDの診断や自律神経障害の予測を可能とすることを目指す。