[3I4-OS-5b] 生体信号を活用した医療・ヘルスケアAI(2/2)

[3I4-OS-5b-01] 位相振幅結合を用いた頭皮脳波に基づくウエスト症候群の長期予後分類

〇斎藤 樹¹、藤原 幸一¹、夏目 淳²、鈴井 良輔² (1. 名古屋大学大学院工学研究科、2. 名古屋大学大学院医学系研究科)

キーワード：ウエスト症候群、長期予後、高周波振動、位相振幅結合、時系列分類

ウエスト症候群（WS）は，小児てんかんの一種であり，けいれんの抑制と精神運動発達停止の観点から，一般に長期予後が悪いとされている．しかし、その病態生理は、多くの研究者により広範に研究されているにもかかわらず、完全には解明されていない．そのため、治療効果や予後を評価するための正確なバイオマーカーが必要とされている．そこで、WSの治療後の長期予後を予測するために、高周波振動（HFO）が出現している脳波を入力とする2つのディープラーニングモデルを用いた。その結果、各被験者のMicro-average精度が78％、Macro-average精度が64％と最も高い精度が得られた。