权益分类	功能权益	普通用户	{{item.name}}会员
{{category.name}}	{{benefitItem.name}}

Development of Intracranial EEG Analysis Algorithm to Improve Surgical Outcomes in Drug-Resistant Epilepsy

开发颅内脑电图分析算法以改善耐药性癫痫的手术结果

基本信息

批准号：
22K09296
负责人：
岩崎真樹
金额：
$ 2.75万
依托单位：
National Center of Neurology and Psychiatry
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K09296/
关键词：
てんかん外科頭蓋内脳波 AI 転帰

项目摘要

経験のある医師が目視で行ってきた頭蓋内脳波判読に深層学習・機械学習を応用することで、てんかん外科治療後の良好な発作予後につながる頭蓋内脳波の特徴を抽出し、発作予後を予測する新たな解析アルゴリズムを創出することが本研究の目的である。本研究では、脳波波形の「形態パターン」に着目し、まず深層学習の手本となる「形態」サンプル抽出と、畳込みニューラルネットワークによる「形態」の自動抽出ソフトウェアを構築、最終的に脳波の形態特徴と外科切除領域を入力することで術後の発作予後を予測するアルゴリズム開発につなげる。３つのステップで研究を予定している。はじめの二段階の深層学習を通じて、発作時脳波変化、発作間欠期てんかん性放電(IEDs)、高周波振動(HFO)の３つの評価項目で切除すべき領域にて出現する形態パターンの特徴を明らかにする。最後に脳波の形態特徴と切除領域の入力により術後の発作抑制率を推定する予測アルゴリズムの開発を行う。令和4年度は、まず研究計画書を作成し、NCNP倫理委員会の一括審査で承認を得て研究を開始した。現在まで4例を組み入れ、頭蓋内脳波データを収集した。研究計画のステップ１『深層学習の手本となる皮質脳波「形態」サンプル抽出と畳み込みニューラルネットワークによる「形態」の自動抽出』を推進した。これまでに研究グループで構築した画像識別ニューラルネットワークの転移学習によるHFO識別手法(Takayanagi et al 2021)を発展させ，データ拡張技術の導入と識別法の改良により皮質脳波形態サンプル検出の正解率90%以上を達成することができた。

経験のあるThe doctor's visual inspection of the skull and the deep learning and machine learning of the intracranial wave judgment and the good results after the surgical treatment After the surgery, the special pressure of the inner cap of the scalp is drawn out, and the pressure is measured after the surgery. The purpose of this study is to create a new analysis system. This study is based on the "morphology of the waveform" and is a manual on deep learning.なる「Form」サンプル出と、畳込みニューラルネットワークによる「Form "Auto-extracting ソフトウェアを construction, the final に脳波のmorphological characteristics and surgical resection fieldするアルゴリズム开発につなげる. ３つのステップで Research is determined by the decision.はじめのSecond-stage deep learning を通じて, radial wave changes during operation, intermittent erratic discharges (IEDs), high cycle Wave vibration (HFO) の３つの価 item で excised すべき field にて appears する form パターンの special 徴を明らかにする. Finally, the morphological characteristics of the resection area and the force of the resection area are determined, and the suppression rate of the post-surgery surgery is estimated and predicted. The research proposal for the 4th year of Reiwa was completed, and the NCNP Ethics Committee reviewed and approved it, and the research was started. Now there are 4 cases of みみれ, and the headband is collected by までを. Research Project のステップ1『Deep Learning の本となるCortical Wave "Form" サンプル Extractionと畳み込みニューラルネットワークによる「Form」のAutomatic extraction』をPropulsionした.これまでに Research グループでConstruction したPortrait Recognition ニューラルネットワークの転 Transfer Learning によるHFO Recognition Technique (Takayanagi et al 2021) The correct answer rate of 2021 is more than 90%, and the correct answer rate is more than 90%.