大阪大学による脳波と深層学習に基づく認知症判別に係る研究成果の発表

この度、大阪大学大学院医学系研究科 精神医学教室を中心とする研究チームにより、脳波による深層学習を基にした認知症の疾患判別を試みた研究成果に係る論文がNeuropsychobiology（Impact Factor = 12.3）誌にて公表されましたので、お知らせします。 

本論文においては、健常者群と認知症群（アルツハイマー型認知症、レビー小体型認知症、及び特発性正常圧水頭症）の判別精度は87.7％と両群の間で高い識別精度が達成されたことが報告され、脳波が認知症疾患のスクリーニングと診断支援に役立つ可能性が示されました。 

本研究においては、全頭型の脳波計により計測された脳波が用いられましたが、当社は、現在、従来の医療用脳波計に比べ、より低コストで簡便性の高いパッチ式脳波計を用いて取得される前額部脳波を用いた認知症の判別AIモデルの構築を目指した臨床研究を大阪大学大学院医学系研究科 精神医学教室と進めております。脳波を用いた認知症の診断支援の新たな手法の実現に向け取り組んでまいります。 

• 論文タイトル：“Precise Discrimination for Multiple Etiologies of Dementia Cases Based on Deep Learning with Electroencephalography” （脳波による深層学習に基づく認知症症例の複数の病因の正確な判別） 
• 著者：Hata M, Watanabe Y, Tanaka T, Awata K, Miyazaki Y, Fukuma R, Taomoto D, Satake Y, Suehiro T, Kanemoto H, Yoshiyama K, Iwase M, Ikeda S, Nishida K, Takekita Y, Yoshimura M, Ishii R.,Kazui H, Harada T, Kishima H, Ikeda M, Yanagisawa T 
• ジャーナル名：Neuropsychobiology