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Development of a Diagnostic Method for Epilepsy by Machine Learning Using Novel EEG Biomarkers
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- Uehara Taira
- Principal Investigator
- 国際医療福祉大学
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- 重藤 寛史
- Co-Investigator
- 九州大学
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- 迎 伸孝
- Co-Investigator
- 九州大学
About This Project
- Japan Grant Number
- JP19K07964 (JGN)
- Funding Program
- Grants-in-Aid for Scientific Research
- Funding Organization
- Japan Society for the Promotion of Science
Kakenhi Information
- Project/Area Number
- 19K07964
- Research Category
- Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- Allocation Type
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- Multi-year Fund
- Review Section / Research Field
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- Basic Section 52020:Neurology-related
- Research Institution
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- International University of Health and Welfare
- Kyushu University
- Project Period (FY)
- 2019-04-01 〜 2024-03-31
- Project Status
- Completed
- Budget Amount*help
- 4,420,000 Yen (Direct Cost: 3,400,000 Yen Indirect Cost: 1,020,000 Yen)
Research Abstract
発作間欠期てんかん性放電（IED）の過剰判読や、IEDの感度が低いことがてんかんの診断における問題になっており、IEDによらない客観的な診断手法の開発が必要である。本研究では、①頭蓋内外脳波の同時記録を解析し、IEDの遠隔効果による脳波変化を複数探索し、②同定した脳波指標とMRIを用いた機械学習を行い、てんかんか否かを自動判別する手法を開発する。頭蓋内脳波の裏付けに基づいた脳波指標を用いる点、複数のモダリティーを融合する点に本研究の独自性がある。脳波もMRIも広く普及している設備であり、本研究で精度の高い自動診断手法が得られれば、その波及効果は大きい。
Keywords
Details 詳細情報について
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- CRID
- 1040282256995789312
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- Text Lang
- ja
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- Data Source
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- KAKEN