PGV News
2020年08月20日
医療機器認証について（補足）
このたびの医療機器認証の取得に伴い、当社ウェブサイトでの医療機器に関する情報公開の準備作業を進めております（10月1日公開予定）。
医療機器の広告に関連する法規に基づき、適正な情報発信に努めて参ります。
2020年07月14日
第三者割当増資実施のお知らせ (2020年度)
PGV株式会社は、このたび、大阪大学ベンチャーキャピタル株式会社（本社：大阪府吹田市）を引受先とする総額約1.5億円の第三者割当増資を実施したことをお知らせいたします。
今回の資金調達により、ニューロリサーチ事業基盤の強化、研究開発活動に取り組み、さらなる事業成長を進めてまいります。
2020年03月13日
医療機器製造販売業および医療機器製造業を取得
2020年3月13日付にて、第二種医療機器製造販売業の認可証（許可番号：13B2X10421）および医療機器製造業の登録証（登録番号：13BZ201373）を取得しました。
2020年01月28日
第三者割当増資実施のお知らせ (2019年度)
PGV株式会社は、このたび、NOK株式会社（本社：東京都港区）、ニッカン工業株式会社（本社：東京都目黒区）、大阪大学ベンチャーキャピタル株式会社（本社：大阪府吹田市）を引受先とする総額約1.3億円の第三者割当増資を実施したことをお知らせいたします。
今回の資金調達により、パッチ式脳波センサーを活用した事業の拡大を進めてまいります。
2019年09月23日
【学会発表】世界睡眠学会でパッチ式脳波センサーを用いた睡眠モデルについての研究成果を発表致しました
2019年9月20日から25日までカナダ バンクーバーで開催された世界睡眠学会（World Sleep 2019）において、パッチ式脳波センサーを用いた睡眠モデルについての研究成果を発表致しました。
本研究においては、PSG検査で判定される睡眠ステージをパッチ式脳波センサーを用いて自動で算出するためのシステムを深層学習をベースとして構築しました。
セッション/ポスター番号：ポスターセッション2 / #355
発表日時：9月23日（月）17:30-19:00
発表演題：深層学習に基づいたパッチ式脳波センサーを用いた自動睡眠ステージ判定システム
2019年07月10日
【共同研究】芝浦工業大学と共同研究契約を締結致しました
PGV株式会社は芝浦工業大学情報工学科と脳波を用いた感情推定に関する共同研究契約を締結致しました。
脳波・心拍などの生体信号の計測を通じて、心理学モデルに基づいた人の感情を推定する手法を考案された菅谷みどり教授とPGV社の脳波デバイスを組み合わせ、新たな感性・感情推定モデルの構築を目指します。
2019年06月14日
【論文発表】京都大学と共同で「Bioelectricity」誌に研究論文を発表致しました
京都大学医学部附属病院臨床神経学教室とPGV株式会社は共同で「Bioelectricity」誌（2019年6月号）に研究論文を発表致しました。
本研究成果においては、認知機能障害を評価する上で弊社が開発した簡易型の脳波センサーが有用であることが示されています。
これまでの医療用脳波計では、装着に時間がかり患者に大きな負担がかかることから、認知症患者で脳波計測を行うことは大きく制限されていました。しかし、ワイヤレスでポータブル性に優れている小型の脳波センサーを用いることで、認知症患者においても手軽に認知機能を評価できる可能性が示唆されました。
この研究成果により、脳波センサーを用いて認知症や軽度認知障害の早期発見や認知症タイプを定量的に区別できることが期待されます。
研究論文：「Bioelectricity」
2018年11月30日
【脳波モデル】終夜睡眠ステージ自動判定モデルの完成
PGVは終夜睡眠時の脳波で睡眠ステージの判定を自動化できるアルゴリズムを開発しました。睡眠は全ての人にとって身近であるにも関わらず、睡眠中に脳波を計測しない限り、睡眠の状況を精確に知ることができないという認識が医学的には一般的です。通常、脳波を用いた睡眠ステージの判定は、PSG（終夜ポリグラフ）検査を利用し、医師や臨床検査技師（睡眠技師）の目視により判定されるもので、患者は入院する必要があるため負担も多く、睡眠状況を長期間追跡することは非常に困難でした。
PGVはパッチ式脳波センサーで毎日気軽に睡眠時脳波を計測して、迅速でかつ精確に睡眠の状態を知るための睡眠ステージ自動判定サービスの提供を可能にしました。弊社の睡眠ステージ自動判定アルゴリズムは、医療機関で専門医の監督の下で検証されており、現在、通常PSGと75％の正確度を達成しています。軽量でワイヤレスであるため、睡眠を妨げることなく、毎日睡眠脳波を計測することができます。今後睡眠脳波データが蓄積されることにより技師間の判定誤差と同等なレベルまで精度を上げることができると考えています。
PGVが開発した専用のアプリを用いて、起床時に睡眠時の脳波データをクラウドサーバーへ送ることで、睡眠の深さ、入眠潜時、覚醒指数、睡眠周期など代表的な睡眠変数を瞬時に算出し、毎晩の睡眠の質を容易に管理することが可能です。
今後はこの脳波モデルを利用したビジネスモデルを展開して行く予定です。
2018年09月30日
【脳波モデル】脳波による年齢予測モデルの完成
PGVはパッチ式脳波センサーで安静時の脳波を測定するだけで、その人の年齢を推定するアルゴリズムを開発しました。現状の適用年齢は、20歳から60歳の範囲内で年齢を推定することが可能です。
これまでの研究でも、年齢によって特徴的な脳波の傾向が示されていましたが、PGVは多くの健常者の脳波を集めることによって、帰納的に脳波から年齢を推定する回帰アルゴリズムを作成しました。
脳波を使用した年齢の推定については、現在、医学的裏付けはありません。今後、脳波のどのような特徴量が加齢と関係しているかを明らかにするための手掛かりになる可能性はあり、年齢によって成熟度が異なる脳の機能について考えるきっかけになればと考えています。
