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2019 年度 実績報告書

脊損患者の再生治療の有効性を予測する神経ネットワークモデルの開発

研究課題

研究課題/領域番号 17K20009
研究機関九州工業大学

研究代表者

倉田 博之  九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (90251371)

研究分担者 坂井 宏旭  独立行政法人労働者健康安全機構総合せき損センター(研究部), 独立行政法人労働者健康安全機構総合せき損センター(研究部), 研究員(移行) (10707037)
研究期間 (年度) 2017-06-30 – 2020-03-31
キーワード臨床統計 / 脊髄損傷 / 運動機能回復
研究実績の概要

研究開発の目的は、手術後のできるだけ早い時期の筋肉の運動機能回復データを用いて、退院時の歩行を含む生活動作の機能回復予測を行うことである。総合せき損センターの臨床データの特徴は、26種類の筋肉の運動機能回復の時系列データや、多種類の生活動作関連尺度をのべ700人以上の患者に対して記録してきたことである。受傷時の損傷レベルからどのくらい機能回復するのかを、複数の説明変数をもつ重回帰解析を用いて予測するモデルを開発した。運動機能回復 の尺度である目的変数として、脊髄損傷の評価尺度:フランケル分類、ASIA運動スコア、機能障害尺度、FIM(機能自立度評価尺度)、MMT(徒手筋力テスト)、 Spinal Cord Independence Measure (SCIM)を用いた。受傷後、72時間、15日間、1月、3月、6月、12月の運動機能の尺度を評価した。説明変数は、患者の年 齢、受傷時の損傷のレベル、各筋肉の運動機能の尺度に関する時系列データである。各筋肉は僧帽筋、上腕三頭筋、大腿四頭筋、指伸筋のように、解剖学的に分 類される。多数の説明変数の組み合わせからなる複数の重回帰モデルを作成した。各予測モデルの性能は、Area Under Receiver-Operating-Characteristics Curve (AUC)を用いて評価した。説明変数が必要十分であるモデルを見つけるために、Akaike Information Criteriaを用いて説明変数の絞り込みを行った。26種 類の筋肉の運動機能データがあったが、実用的には、2-3h種類のデータで高い精度の予測が可能であった。

  • 研究成果

    (1件)

すべて 2020

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件)

  • [雑誌論文] A prediction model of functional outcome at 6 months using clinical findings of a person with traumatic spinal cord injury at 1 month after injury2020

    • 著者名/発表者名
      Yuto Ariji, Tesuo Hayashi, Ryuichiro Koga, Satoshi Murai, Fumihiro Towatari, Hiroaki Sakai, Hiroyuki Kurata, Takeshi Maeda
    • 雑誌名

      Spinal Cord

      巻: 58 ページ: in press

    • DOI

      10.1038/s41393-020-0488-5

    • 査読あり

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公開日: 2021-01-27  

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