| 研究課題/領域番号 |
18K12141
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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90150:医療福祉工学関連
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| 研究機関 | 東京医科歯科大学 |
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研究代表者 |
宮島 美穂 東京医科歯科大学, 大学院医歯学総合研究科, 助教 (70616177)
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| 研究分担者 |
藤原 幸一 名古屋大学, 工学研究科, 准教授 (10642514)
山川 俊貴 熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 准教授 (60510419)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | てんかん発作検知 / 心拍変動解析 |
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| 研究成果の概要 |
66名のてんかん患者における85回分の多様な型の発作と、221時間分の発作間欠期データを用いて、機械学習の手法であるautoencoderによって発作間欠期と発作時を識別するアルゴリズムを構築した。識別性能は、受信者動作特性曲線における曲線下面積（AUC、1に近いほど高性能）による評価で0.92と良好であった。また機械学習手法の最適化や発作型ごとの性能検証を行い、焦点性てんかんの二次性全般化発作に対して多変量統計的プロセス管理に基づくアルゴリズムを適用し、最適条件ではAUC＝1を達成した。
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| 自由記述の分野 |
臨床てんかん学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
心拍データのみを用いて、比較的軽い発作も含め高性能で発作検知が可能なアルゴリズムを構築できた。今後、本アルゴリズムを代表者らの有するウェアラブルてんかんモニタリングシステムのプラットフォームに実装し、プロトタイプ構築および精度検証を目指したい。
本研究の成果は、発作を検出してオンデマンド抑制するclosed-loop型治療や、発作記録に基づき治療方針を示唆する人工知能診療支援システムなど、次世代のてんかんケアにも応用可能性が高い。更に心拍や呼吸の持続モニタリング技術は、近年問題視されているてんかん突然死の病態解明にも役立つことが期待される。
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