軽度認知障害(MCI)を判別するEEGバイオマーカーの機械学習による解明

使用机器学习阐明用于确定轻度认知障碍 (MCI) 的脑电图生物标志物

基本信息

  • 批准号:
    22KJ3206
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.33万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
  • 财政年份:
    2023
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2023-03-08 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

令和4年度は前年度に引き続き、受入機関で実施している地域在住高齢者を対象とした大規模調査に参加し、認知機能は、認知機能評価ツール(NCGG-FAT)により記憶、注意、実行機能、処理速度を測定しMCIの判定は対象者の年齢と教育歴を考慮した標準値から1.5 標準偏差以上低下した検査項目が1つ以上ある状態として判定した。大規模調査に参加し、脳波(EEG)およびMRIの測定に同意をいただいた約900名に対してMRI測定およびEEG測定を実施した。EEG測定課題では、全脳のEEGを記録し、刺激提示からの反応時間、正答率、波形成分(P100、N100、P200、N200、P300、N300、P450、P600)のPeak AmplitudeとPeak Latencyを記録した。認知機能検査の結果およびEEGにより算出されたすべての波形成分のデータに対して機械学習を実施し、健常高齢者とMCIを適正に判別するEEGバイオマーカーを検証するためのデータセットの作成を開始した。また脳構造学的特徴を把握するためにMRIのデータクリーニングにも取り組んだ。
Ling and the year before 4 years ago, people living in high-income areas are living in high-level residential areas, such as large-scale models to participate in the program, to know that the machine is capable of monitoring (NCGG-FAT), to keep track of the records, to pay attention, to be able to operate, The speed of the MCI is measured, and the status of the judge is determined by the year of education, the standard standard, the standard deviation, the lower standard deviation, the item 1, and the status decision. The large-scale model participated in the MRI test and the EEG wave test agreed to apply the EEG test to the EEG test. EEG test, full EEG log, stimulus prompt response time, correct answer rate, waveform components (P100, N100, P200, N200, P300, N300, P450, P600) Peak Amplitude Peak Latency log. It is known that the results show that the EEG system calculates the formation of the wave in the mechanical system, and the person who is healthy and high is correct to determine that the EEG system is in good condition. The purpose of this paper is to make sure that you can learn the information of the system by means of the characteristics of MRI system.

项目成果

期刊论文数量(13)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
A simple algorithm to predict disability in community-dwelling older Japanese adults
一种预测居住在社区的日本老年人残疾情况的简单算法
  • DOI:
    10.1016/j.archger.2022.104778
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    4
  • 作者:
    Katayama Osamu;Lee Sangyoon;Bae Seongryu;Makino Keitaro;Chiba Ippei;Harada Kenji;Morikawa Masanori;Tomida Kouki;Shimada Hiroyuki
  • 通讯作者:
    Shimada Hiroyuki
Are non-face-to-face interactions an effective strategy for maintaining mental and physical health?
非面对面互动是否是维持身心健康的有效策略?
  • DOI:
    10.1016/j.archger.2021.104560
  • 发表时间:
    2022-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    4
  • 作者:
    Katayama O;Lee S;Bae S;Makino K;Chiba I;Harada K;Morikawa M;Tomida K;Shimada H
  • 通讯作者:
    Shimada H
認知機能低下と要介護発生との関連の強さは生活満足度により異なる―地域在住高齢者による縦断的検討―
认知能力下降与护理需求之间的关系强度因生活满意度而异:社区老年人的纵向研究
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    片山脩;李相侖;裵成琉;牧野圭太郎;千葉一平;原田健次;新海陽平;島田裕之
  • 通讯作者:
    島田裕之
身体的フレイルに関連する社会活動レベルの検証
验证与身体虚弱相关的社交活动水平
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    片山脩;李相侖;裵成琉;牧野圭太郎;千葉一平;原田健次;新海陽平;島田裕之
  • 通讯作者:
    島田裕之
非対面交流は抑うつ症状とフレイルの予防に有効な戦略となるか―観察的前向きコホート研究―.
非面对面互动是预防抑郁症状和虚弱的有效策略吗?一项观察性前瞻性队列研究。
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    片山脩;李相侖;裵成琉;牧野圭太郎;千葉一平;原田健次;森川将徳;冨田浩輝;島田裕之.
  • 通讯作者:
    島田裕之.
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