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

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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。