脳波を用いたてんかん発作の時系列予測

てんかん発作とは，脳の神経細胞が異常な電気活動を起こすことにより生じ，時に意識の消失や痙攣を引き起こします．てんかん発作は脳波によって評価可能ですが，高度な訓練を受けた専門医による長時間の目視観察が必要でした．そのため緊急時など専門医が対応できない状況では発作の発見が遅れ、重篤化に繋がってしまう恐れがあります． 本研究では，脳波の確率的生成モデルに関する研究を応用し，発作確率を逐次的に予測可能なアルゴリズムの開発に取り組んでいます．患者がてんかん発作を引き起こす前と後，および発作中では，脳内の生理学的状態は異なっています．そこで，この各状態が出力する脳波の確率分布，および状態間の遷移過程をモデル化することで，てんかん発作を精度良く検出することを目指しています． 技術的アプローチ： - 確率的生成モデルから得られた特徴を用いた機械学習 - ドメイン敵対的学習による患者不変特徴の抽出 岡山大学病院との共同研究により、実臨床データを用いた検証を進めています。