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安静時脳波を用いたレビー小体型認知症の診断・予後予測に関する有用性の実証研究

静息脑电图诊断路易体痴呆及预后预测有效性的实证研究

基本信息

批准号：
20K16648
负责人：
畑真弘
金额：
$ 1.16万
依托单位：
Osaka University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

認知症は世界的に増加傾向で特に少子高齢化が深刻な本邦では社会的な負担が増大している。病初期から治療介入することで疾患の進行を遅らせられる可能性があり、早期に診断を確定させ適切な管理をすることで介護者の負担を大幅に軽減させることができる。特に、三大認知症の一つで、神経病理診断では認知症の20％を占めると報告されているレビー小体型認知症は、抑うつ気分、幻視などの精神症状、自律神経症状による易転倒性、失神などの特徴がありマネジメントに特有の工夫が必要であるが経過の中で臨床症状の現れ方に個人差が大きく診断の見逃しが少なくない。近年、脳ドパミントランスポーターシンチなど有力なバイオマーカーが開発されているが高額な費用や利用可能な施設が限られるなどの限界がある。本研究では、安価で低侵襲に施行でき本邦に広く普及している脳波検査を用いて、特別な設備を備えていない一般施設でも臨床応用可能な、認知症疾患の鑑別診断および予後予測に有用な客観的なバイオマーカーを得ることを目的とする。本研究に関連して、当院脳外科との共同研究で、安静時の臨床脳波からレビー小体型認知症を含む認知症疾患と健常者を識別する深層学習モデルの開発に携わり、その成果が国際学術誌（Neuropsychobiology誌）に掲載された。健常者とレビー小体型認知症の識別において、正確性94％、AUC：0.99という高精度で識別できることを報告した。

The increasing tendency of dementia in the world is a special feature of the society where the number of children is low and the population is rising, and the burden on society in this country is also increasing. Treatment and intervention at the early stage of the disease, progress of the disease, possibility of disease, and early diagnosis The burden on caregivers has been greatly reduced by ensuring appropriate management and reducing the burden on caregivers. Special report, one of the three major dementias, 20% of neurological pathological diagnosis and dementia reportsれているレビーSmall-bodied dementia, depression, hallucinations, mental symptoms, autonomic neurosis The condition is easy to fall, the mind is lost, the special skill is necessary, and the special skill is necessary.るが経过の中でappearance of clinical symptomsれ方にpersonal differenceが大きくの见出しが小なくない. In recent years, 脳ドパミントランスポーターシンチなど力なバイオマーカーが発されているがHigh fees and possible use facilities and facilities are limited and the limits are limited. The purpose of this study is to implement low-invasion and low-invasion facilities in the country, to use general facilities and to use special equipment and equipment. There is a possibility of clinical application and differential diagnosis of Alzheimer's disease. It can be used to predict the usefulness of the disease after administration. This study is related to the joint research conducted by the Department of Surgery of the hospital and the clinical diagnosis and treatment of small-body dementia including dementia patients and healthy people. The results of the research on the deep learning of the deep learning journal are published in the International Academic Journal of Neuropsychobiology. Identification of small-body dementia in healthy people, accuracy 94%, AUC: 0.99, high-accuracy identification report.