心拍変動解析とオートエンコーダによるてんかん発作予知アルゴリズムの開発

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書誌事項

タイトル別名
  • Development of Epileptic Seizure Prediction Algorithm by Combining Heart Rate Variability Analysis and Autoencorder
公開日
2019
DOI
  • 10.11517/pjsai.jsai2019.0_2n4j1303
公開者
一般社団法人 人工知能学会

説明

<p>てんかんとは，大脳ニューロンの過剰な放電に由来する反復性の発作を特徴とする慢性の脳疾患であるが，発作による怪我や事故を避けるために発作起始を予知できることが望まれる．心電図（ECG）のRR間隔（RRI）の変動は，心拍変動（HRV）と呼ばれる自律神経機能を反映する生理現象であり，かねてより発作周辺期におけるHRV変化が報告されている．そこで本研究では， HRV解析と異常検出技術を組み合わせててんかん発作予測アルゴリズムを開発した．異常検出技術として，ニューラルネットワークの一種である自己符号化器を採用した．焦点性てんかん患者66人から収集した臨床データへ適用したところ，平均的な性能は感度75.3％，誤検出率は約2.49回/hであったが，これは以前の報告よりも性能が悪化している．しかしながら，提案アルゴリズムは大多数の患者において有効であった一方で，特定の少数の患者では発作が予知できていないことがわかった．今後の臨床応用のためには，てんかん発作予知アルゴリズムの適応可能な患者群の同定が求められる．</p>

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キーワード

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390564238097616640
  • NII論文ID
    130007658517
  • DOI
    10.11517/pjsai.jsai2019.0_2n4j1303
  • ISSN
    27587347
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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