2023 Fiscal Year Annual Research Report
てんかん焦点切除術の術後成績を最適化する切除範囲を立案するAIシステムの開発
Project/Area Number |
22K16664
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Research Institution | Yokohama City University |
Principal Investigator |
園田 真樹 横浜市立大学, 医学部, 助教 (90881227)
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Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2024-03-31
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Keywords | てんかん外科 / 認知記憶課題 / 人工知能 / 聴覚性呼称課題 / 視覚性呼称課題 / 皮質電気刺激 / ネットワーク解析 / 予測モデル |
Outline of Annual Research Achievements |
申請者の先行研究をもとに、認知機能課題中の脳表脳波記録を用いた「仮想切除による術後認知機能低下のAI予測モデル」の構築に取り組みました。米国において英語の認知機能課題を用いた先行研究デザインをもとに、日本語版の聴覚性・視覚性の言語認知・記憶課題の記録装置を構築し、臨床研究に実装しました。本研究で工作・構築した記録装置を用いて、課題中の頭蓋内脳波記録を取得し、課題関連スペクトラル変調を算出しえました。研究期間全体を通じて、新たに母語を日本語とする患者9名から言語認知記憶課題関連の頭蓋内脳波記録を取得しました。 また、現在、取得したデータを米国先行研究データに併せ、標準脳における脳表と白質線維の各空間座標に時系列データを割り付けた標準化動的トラクトグラフィーを作成中です。トランスファーエントロピー計算手法を用いることで、新たに動的な脳内ネットワーク解析を加えました。取得データの解析結果を含むデータは、日本脳神経外科学会第82回学術総会の一般口演や第56回日本てんかん学会学術集会のワークショップと一般口演で発表しました。さらに、記録症例を重ね、日米データを併せたデータベースを使用して、人工知能モデルを構築する予定です。このモデルは、術後成績を最適化する外科的切除範囲を提案するために活用されます。このようなアプローチは、将来的には、てんかん外科を含む脳神経外科領域の臨床現場で治療戦略の最適化に役立つことが期待されます。
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Research Products
(7 results)
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[Presentation] Sevoflurane-based enhancement of phase-amplitude coupling and localization of the epileptogenic zone.2023
Author(s)
Sonoda M, Wada K, Firestone E, Sakakura K, Kuroda N, Takayama Y, Iijima K, Iwasaki M, Mihara T, Goto T, Yamamoto T, Asano E, Miyazaki T
Organizer
The American Epilepsy Society 77th Annual Meeting (AES2023)
Int'l Joint Research