機械学習を用いた脳波の解析によるバイオマーカーの開発
【研究分野】精神神経科学
【研究キーワード】
脳波 / バイオマーカー / 精神疾患 / 非線形時系列解析 / 精神病理学
【研究成果の概要】
本研究では、精神疾患患者の脳波を解析することにより、病態を適切に特徴付けることのできるバイオマーカーを開発することを目的とした。そのために、深層学習や非線形時系列解析の手法を組み合わせ、脳波を解析する新規の手法の開発を行い、さらにこれを用いてデータ解析を行った。その結果、医師の診断結果が紐付いた患者および健常者の脳波を教師学習データとして解析し、その違いを弁別するシステムを構築することができた。開発した手法は、脳波に限らず、多くの中枢神経系由来の時系列データへの応用が期待できる。
【研究の社会的意義】
高精度の診断・治療効果の評価、病態進行の個別予想、脳波を用いたバイオフィードバックなどによる治療法の開発、疾患動物モデルの開発・評価による創薬の効率化、疾患の基礎的な神経生理学的・病理学的な理解などの実現に貢献し得ると考えられる。
【研究代表者】
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2017-04-01 - 2020-03-31
【配分額】4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)