研究開発の取り組み

「脳波」による「機械学習」の研究開発

脳波の波形データのみを見ても、その意味付けをすることは困難です。それを可能にするのがAIモデリング。

データを多面的に解析することで、独特な特徴量、新たな属性を見出し、少量のデータから、自動的に多くの脳波モデルの生成を可能にします。

認知症

国立大学との共同研究を通じて、認知症スクリーニングの初期モデルを開発しています。脳波によるスクリーニング精度※は、約70％の結果となりました。
※「健常者」と「認知症患者」との分類（開眼時）及び「アルツハイマー型」と「レビー小体型」 の分類（閉眼時）精度

論文タイトル：
Predictive Diagnostic Approach to Dementia and Dementia Subtypes Using Wireless and Mobile Electroencephalography: A Pilot Study
（ワイヤレスモバイル脳波計測を利用した認知症および認知症サブタイプに対する予測診断アプローチ：パイロット研究）
https://www.liebertpub.com/doi/abs/10.1089/bioe.2021.0030?journalCode=bioe

AIモデルの信頼性向上を目的として、現在、大阪大学（大阪大学大学院医学系研究科精神医学教室）と共同研究をさらに進めています。

発達障害

現在、パッチ式脳波計を用いた発達障害の診断補助マーカー探索に関する共同研究を国立大学等と実施しています。

更年期障害

• 演者：大阪大学医学部 産婦人科 八木 太郎先生
• 演題名： 睡眠時脳波に着目した新型パッチ式計測シートによる更年期障害診断装置の開発

睡眠

睡眠時の脳波をパッチ式脳波計を用いて計測し、AIモデルにより睡眠ステージを自動判定し、睡眠指標を生成するサービスを開発・提供しています。

提供する指標例：

• 睡眠効率（睡眠時間/就寝時間）
• 入眠潜時（就寝～入眠）
• 深睡眠潜時（入眠～N3）

• 睡眠段階出現時間（REM)
• 睡眠段階出現時間（N1)
• 睡眠段階出現時間（N2)
• 睡眠段階出現時間（N3)　

疲労

地方独立行政法人 神奈川県立産業技術総合研究所（KISTEC）等との間で、脳波計測による脳活動変化の検出および解析手法（疲労評価AIモデル）の開発を研究目的とする共同研究契約書を締結し、現在、脳活動関連指標評価研究を進めています。

マインドフルネス

ヨガインストラクターの協力を得て、小規模POC（Proof of Concept：概念実証）試験を実施し、ヨガインストラクターが集中瞑想をした際の脳波の変化についてAI解析を行いました。時間経過に伴うマインドフルネスの深化に関し示唆を得ています。さらにPOC試験を進めていく計画です。