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2023 年度 実施状況報告書

てんかん部分発作の動画像による自動検知システム

研究課題

研究課題/領域番号 22K12912
研究機関埼玉医科大学

研究代表者

渡邊 さつき  埼玉医科大学, 医学部, 准教授 (30796016)

研究分担者 田中 雄一  大阪大学, 大学院工学研究科, 教授 (10547029)
研究期間 (年度) 2022-04-01 – 2025-03-31
キーワードてんかん / 発作検知 / 動画像解析
研究実績の概要

本研究は、動画像によるてんかん発作の自動検知に向けて、発作検知アルゴリズムを開発することが目的である。てんかん発作は、突然おこり予測が難しいという特徴があり、発作時の外傷や、睡眠中など目撃者がいない際の症状観察や発作時対応が、しばしば問題になる。発作を早い段階で検知することが出来れば、発作時の早期介入や、発作型の診断や治療に関する診療支援が可能になる。精度の高いアルゴリズムが開発できれば、発作検知アルゴリズムを搭載した小型の発作検知装置を開発し、将来的には実用化を目指したいと考えている。
令和5年度は、昨年度に引き続き、入院患者から得られた長時間ビデオ脳波検査のデータから、測定データの解析をてんかん専門医が行った。具体的には、得られた検査データから、発作時脳波パターン、発作時脳波の起始部の同定、発作間欠期脳波異常の同定、発作症状の分析と分類、発作開始時間および発作持続時間の同定を行った。更に、てんかん専門医の経験と観察を基に、頭部回旋発作のアルゴリズムの作成を大阪大学の共同研究者が行った。作成したアルゴリズムについては、感度(見落としの少なさ)および特異度(誤検出の少なさ)の検証をし、アルゴリズムをブラッシュアップする作業を次年度に行うことを予定している。
今年度は、The American Epilepsy Society Annual Meeting 2023にて動画像による発作検知について演題発表を行った、また、原著論文を英文誌に投稿し、現在査読中である。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

昨年度にアルゴリズム作成の対象となる発作症状を呈した症例が十分に集まらず、データ収集を今年度も引き続き行ったため、全体としてやや遅れが生じた。

今後の研究の推進方策

データの収集を継続しつつ、作成したアルゴリズムの精度検証を進めていく。

次年度使用額が生じた理由

研究全体として遅れが生じていたため。次年度に物品費(小型カメラ、タブレットPC、スマートフォンなど)として、使用する予定である。

  • 研究成果

    (1件)

すべて 2023

すべて 学会発表 (1件) (うち国際学会 1件)

  • [学会発表] Detection of Tonic-Clonic Seizures by Video Analyses2023

    • 著者名/発表者名
      Satsuki Watanabe, Yuichi Tanaka, Yoshiko Murata, Koji Matsuo
    • 学会等名
      The American Epilepsy Society Annual Meeting 2023
    • 国際学会

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公開日: 2024-12-25  

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