新規脳波バイオマーカーを用いた機械学習によるてんかんの診断手法の開発

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脳波で観察されるてんかん性放電は、てんかんの診断において重要である。しかし、その同定はしばしば困難であり、過剰判読や見逃しが多い。様々な自動検出の方法が提案されているが、習熟した脳波判読者のレベルには達していないのが現状である。近年、てんかん性放電は、てんかん焦点から離れた領域にも、広範囲に脳波変化を引き起こすことが指摘されてきている。本研究では、この点に着目し、てんかん性放電の遠隔効果を複数探索し、それらを組み合わせることで、機械学習を利用した、客観的な診断手法を開発することを目指している。本年度は、難治性焦点てんかん患者の、外科手術全検査の一環として記録された、頭蓋内脳波と頭皮上脳波の同時記録を探索し、頭蓋内脳波では発作間欠期てんかん性放電（interictal epileptiform discharge, IED）が確認できるが、頭皮上脳波では視認できない時間帯を抽出した。サポートベクターマシーンを用いて、これらの時間帯の頭皮上脳波を、非てんかん患者の頭皮上脳波と分類する分類器を作成し、有用性を検証した。Line length、複数の周波数帯域のパワー値、振幅の分布の非対称性などを特徴量として分類器を作成し、クロスバリデーション法で検証したところ、高い正解率、適合率、再現率が得られ、良好な結果であった。この結果は、IEDは遠隔効果によって頭皮上脳波に変化を与えており、IEDが頭皮上脳波では視認できない場合でも、これらの変化を抽出することで、てんかん患者の脳波と、正常脳波と区別することが可能であることが示唆された。