| 研究課題/領域番号 |
19K18388
|
|---|
| 研究機関 | 大阪大学 |
|---|
研究代表者 |
藤田 祐也 大阪大学, 医学部附属病院, 医員 (20839097)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
|
| キーワード | deep learning / epilepsy / automatic diagnosis / phase amplitude coupling / cross frequency coupling / functional connectivity |
|---|
| 研究実績の概要 |
てんかんは１０００人あたり５－１０人の高い割合で見られる疾患でありながら、診断には脳波や脳磁図の判読が必須である。しかしながら、これらの判読には時間がかかり、専門性が必要であるため、正確かつ簡単に診断するシステムの開発が望まれている。近年、人工知能の分野が発達し、Deep learningの進歩により様々な分野への実用化が進んでいる。本研究では、初年度で90名のてんかん患者、90名の健常者にご協力いただき、我々の施設で脳磁図用に開発したDeep learning model（convolutional neural network : MNet）を用いて、てんかん患者と健常者の自動判別を行なった。また、Deep learningによる識別精度の向上及び判別メカニズムの理解のため、中間層でどのような特徴量を有用な特徴量として抽出しているかの検討を行なった。MNetは90%という高い判別率である一方で、Parkinson病など神経疾患のbiomarkerとして有用性が報告されているPhase amplitude coupling (PAC)を診断に有用な情報として抽出できていないことが判明した。このため、本年度は、まず安静時PACの診断への寄与解明を行なった。PACを入力として一層のNeural Networkを用いて判別を行うと単独で90%のてんかん患者と健常者の判別を行うことができ、診断に非常に有用な特徴量であることが判明した。また、判別モデルの汎化も社会実装に非常に重要な要素である。本年度では、次に多施設の脳磁図データバンクの作成を行なった。国内のてんかん診療施設と共同で多施設のMEGデータのデータバンクの作成を現在行なっている。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本研究では診断精度と汎化性の向上が課題となっている。前年度では脳磁図のセンサーデータから行なった信号源推定値とPACを用いてDeep Learningを行うことで過去の報告よりも高い精度(95%)での自動診断が可能であった。本年度では、てんかん患者と健常者の識別に安静時PACが非常に有用であることが示唆された。
汎化性については、個人差と、計測機械や計測環境の違いが問題となる。個人間については十分ではないものの180名の多人数のデータから行ない、ある程度の汎化が得られている。計測機械や計測環境の違いについては、多施設のてんかん患者の脳磁図データバンクの作成を行ない、同データを利用し汎化性の向上を試みる。これらに加え、脳磁図は非常に高価で維持費用が高く、一般診療を行なっている病院での導入は困難である。脳波から脳磁図の推定が可能となれば、汎化性は高まると考えられる。現在脳波と脳磁図の同時計測データを収集と解析を行なっている。現時点で32例が集まっており、解析中である。
|
| 今後の研究の推進方策 |
てんかんの自動診断は精度と汎化の両方を行うことが重要と考えられる。本年度は脳波と脳磁図の同時計測データの収集及び多施設の脳磁図計測データバンクの作成を行なった。加えて、前年度に得られたDeep Learning modelではPACの特徴量が診断に有用として抽出できていなかったことから、本年度で安静時PAC単独の解析を進め、安静時PACのてんかん診断の有用性を明らかにした。本年度では診断精度の向上については結果の論文化を行なう。汎化性については、多施設の脳磁図データを用いて、異なった計測機械や環境でのDeep learningモデルの汎化を試みる。また、現在解析中の脳波から脳磁図データの推定を行ない、異なった種類の計測データを利用したDeep learningモデルの利用を試みる。
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナウィルスの流布の影響により国際学会での発表機会が減少し、旅費の使用が当初予定分より少なくなった。それにより使用額が減少した。一方で、多施設でのデータバンクの作成が進んでおり、同データバンクの作成と解析には記憶装置や計算機の増強が必要である。また、本研究を通して新規知見が当初の想定よりも多く、複数得られており、本研究結果の論文化費用に当て、社会への流布と貢献を行う。
|
