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電気けいれん療法の治療効果発現におけるγ帯域神経活動が与える影響の解明

阐明伽玛带神经活动对电休克治疗效果的影响

基本信息

批准号：
21K07551
负责人：
平野仁一
金额：
$ 2.33万
依托单位：
Keio University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

慶應義塾大学病院脳波室直下に3テスラのMRIが存在したため、高密度脳波計Geodesic EEG System400で取得した脳波データにおいて従来の皿電極脳波計では明らかでなかった電磁波による周期的ノイズが混入した。この電磁波によるノイズ対策のためにさまざまな解析技法を用いてノイズ除去を試みたが、ノイズの除去が困難であった。慶應義塾大学病院内で精神神経科外来等代替えのデータ取得場所も検討したが、電子機器の影響を受けてノイズが著しく混入してしまう状況であった。このため、計測機器の変更等研究計画の変更が必要な状況とである。このため、現時点において当初予定されていた被験者登録がなされていない状況である。一方で、本研究の主旨である電気けいれん療法の作用機序解明に関連して、過去に慶應義塾大学にてうつ病に対して電気けいれん療法を受療した症例を対象として、電気けいれん療法の治療効果予測を機械学習の手法を用いてい行い、うつ病エピソードの罹患期間、重症度等が治療効果に関係することを明らかとした（Individual Prediction of Remission Based on Clinical Features Following Electroconvulsive Therapy: A Machine Learning Approach）。また、電気けいれん療法に置いて重要な麻酔薬選択において、吸入麻酔薬であるセボフルレンは、静脈麻酔薬であるチオペンタールに比して、総刺激回数、治療回数、不全発作数が多くなることを明らかとした。（Impact of Sevoflurane and Thiopental Used Over the Course of Electroconvulsive Therapy: Propensity Score Matching Analysis. ）

The wave room of Yaoshu University Hospital is straight down. There is a noise in the MRI. The high-density wavemeter Geodesic EEG System400 has been obtained by the high-density wavemeter. Please use the electromagnetic wave to remove the test error and the difficulty to remove the test error by using the analytical technique. The Department of Psychiatry, Department of Psychiatry and Psychiatry in the Hospital of Yaoshu University, etc. in place of the acquisition center of the hospital, the computer system and the computer system are affected by each other and mingle with each other. It is more necessary to conduct research programs such as computer programs and computer programs. In the first place, it is scheduled that the person who has been lost in the first place will register for the first time. On the one hand, the purpose of this study is to explain the sequence of the action mechanism of the medical treatment method in this study. in the past, in the past, in response to the medical treatment of the disease in the university, the treatment of the disease, the treatment of the disease and the treatment of the disease. The severity of the disease (Individual Prediction of Remission Based on Clinical Features Following Electroconvulsive Therapy: A Machine Learning Approach) was better than that of the control. It is important to choose the number of drugs, inhaled drugs, inhaled drugs, intravenous drugs, etc. (Impact of Sevoflurane and Thiopental Used Over the Course of Electroconvulsive Therapy: Propensity Score Matching Analysis. )