UMIN試験ID | UMIN000055336 |
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受付番号 | R000063239 |
科学的試験名 | 頭蓋内脳波を用いた機械学習アルゴリズムの開発と気分変動バイオマーカーの探索 |
一般公開日(本登録希望日) | 2024/10/01 |
最終更新日 | 2024/08/26 11:53:00 |
日本語
頭蓋内脳波を用いた機械学習アルゴリズムの開発と気分変動バイオマーカーの探索
英語
Development of Machine Learning Algorithms Using Intracranial Electroencephalography and Exploration of Biomarkers for Mood Variability
日本語
気分解読用脳波AIの開発
英語
NeuroAI for Mood Decoding
日本語
頭蓋内脳波を用いた機械学習アルゴリズムの開発と気分変動バイオマーカーの探索
英語
Development of Machine Learning Algorithms Using Intracranial Electroencephalography and Exploration of Biomarkers for Mood Variability
日本語
気分解読用脳波AIの開発
英語
NeuroAI for Mood Decoding
日本/Japan |
日本語
治療抵抗性てんかん
英語
Treatment-resistant epilepsy
神経内科学/Neurology | 脳神経外科学/Neurosurgery |
悪性腫瘍以外/Others
いいえ/NO
日本語
本研究では、外科的治療が必要な難治性てんかん患者が検査の一環として受ける開頭手術や穿頭手術により留置された頭蓋内電極を利用し、安静時及び課題施行時に記録される脳電位のデータから気分変動のバイオマーカーを同定する。具体的には、頭蓋内電極を用いて安静時および課題施行時の脳電位を記録し、これらを用いて新たな機械学習(人工知能)アルゴリズムを開発することにより、気分変動と関連する特徴的なパターンや応答(バイオマーカー)を探求する。開発した機械学習(人工知能)アルゴリズムの評価は、患者の気分変動をどの程度の精度で予測できたかを表す正解率を用いて行う。これにより、気分変動の生物学的な基盤を明らかにすると同時に、気分変動の評価や治療のための客観的な指標や新たなアプローチを提供することを目指す。
英語
In this study, we aim to identify biomarkers of mood variability using intracranial electrodes implanted during craniotomy or burr hole surgery, which are performed as part of clinical assessments in patients with refractory epilepsy who require surgical treatment. Specifically, brain potentials will be recorded at rest and during task performance using these intracranial electrodes. We will then develop a novel machine learning (artificial intelligence) algorithm to explore distinctive patterns and responses (biomarkers) associated with mood variability. The performance of the developed machine learning (AI) algorithm will be evaluated based on its accuracy in predicting the mood variability of patients. Through this approach, we aim to elucidate the biological underpinnings of mood variability and provide objective indicators and new approaches for the assessment and treatment of mood fluctuations.
有効性/Efficacy
日本語
英語
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患者の気分変動を予測する機械学習アルゴリズムの正解率
英語
Accuracy of machine learning algorithms for predicting patient mood fluctuations
日本語
① 患者の気分変動を予測するために最も寄与する機械学習アルゴリズム、脳領域、周波数帯、バイオマーカーの同定
② ①の被験者間での差異の検証
英語
1. Identification of the machine learning algorithms, brain regions, frequency bands, and biomarkers that most contribute to predicting mood fluctuations in patients.
2. Verification of the differences found in item 1 across different subjects.
介入/Interventional
単群/Single arm
非ランダム化/Non-randomized
オープン/Open -no one is blinded
群内/Self control
1
予防・検診・検査/Prevention
行動・習慣/Behavior,custom |
日本語
頭蓋内脳波を記録しながら患者に計6分間画像を呈示し、その前後に数分間のアンケートへの回答を依頼する。これを一日一回(合計30分以内)、最大14日間にわたって行う。
呈示画像には、OASIS(Open Affective Standardized Image Set)データセットを用いる(5)。OASISデータセットには、人間、動物、物体、風景など、幅広いテーマの900枚のカラー画像が含まれている。OASISデータセットは異なる感情状態を誘発する刺激として、感情研究において広く先行研究で用いられている。
行うアンケートは以下の2種類
1. IMS-12:その瞬間のうつ症状の程度を評価するために先行研究でよく用いられるアンケート
2. PHQ-9:直近1週間のうつ症状の程度を評価するために一般的に用いられるアンケート
英語
While recording intracranial EEG, patients are presented with images for a total of 6 minutes, followed by a few minutes to complete questionnaires before and after the presentation. This process is repeated once a day (totaling no more than 30 minutes per day) for up to 14 days. The images presented are from the OASIS (Open Affective Standardized Image Set) dataset. The OASIS dataset contains 900 color images across a wide range of themes, including humans, animals, objects, and landscapes. It is widely used in emotional research as stimuli to evoke different emotional states.
The two types of questionnaires used are:
1. IMS-12: A questionnaire commonly used in previous studies to assess the degree of depressive symptoms at the moment.
2. PHQ-9: A widely used questionnaire to evaluate the degree of depressive symptoms over the past week.
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20 | 歳/years-old | 以上/<= |
66 | 歳/years-old | 未満/> |
男女両方/Male and Female
日本語
難治性てんかんに対する外科的治療を行うため、てんかん焦点の分布を同定することを目的に頭蓋内電極を留置される予定または留置された患者のうち、本研究への参加に同意した者
英語
Patients who are scheduled to have, or have already had, intracranial electrodes implanted with the purpose of identifying the distribution of epileptic foci for surgical treatment of refractory epilepsy, and who have consented to participate in this study.
日本語
1. 20歳未満または66歳以上の患者
2. 重度の知的障害があり課題遂行が困難な患者
3. 電極留置術に伴う合併症や体力低下などにより課題遂行や研究への協力が困難と予想される患者
4. その他、研究責任者が研究対象者として不適当と判断した患者
英語
1. Patients under 20 years old or over 66 years old.
2. Patients with severe intellectual disabilities who find it difficult to perform tasks.
3. Patients who are expected to have difficulty performing tasks or cooperating with the study due to complications or reduced physical strength following electrode placement surgery.
4. Other patients deemed unsuitable as study subjects by the principal investigator.
50
日本語
名 | 有一 |
ミドルネーム | |
姓 | 久保田 |
英語
名 | Yuichi |
ミドルネーム | |
姓 | Kubota |
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東京女子医科大学附属足立医療センター
英語
TOKYO WOMEN'S MEDICAL UNIVERSITY, ADACHI MEDICAL CENTER
日本語
脳神経外科
英語
Department of Neurosurgery
123-8558
日本語
東京都足立区江北4丁目33ー1
英語
4-33-1 Kohoku, Adachi-ku, Tokyo
03-6807-1650
kubota.yuichi@twmu.ac.jp
日本語
名 | 有一 |
ミドルネーム | |
姓 | 久保田 |
英語
名 | Yuichi |
ミドルネーム | |
姓 | Kubota |
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東京女子医科大学附属足立医療センター
英語
TOKYO WOMEN'S MEDICAL UNIVERSITY, ADACHI MEDICAL CENTER
日本語
脳神経外科
英語
Department of Neurosurgery
123-8558
日本語
東京都足立区江北4丁目33ー1
英語
4-33-1 Kohoku, Adachi-ku, Tokyo
03-6807-1650
kubota.yuichi@twmu.ac.jp
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その他
英語
TOKYO WOMEN'S MEDICAL UNIVERSITY, ADACHI MEDICAL CENTER
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東京女子医科大学附属足立医療センター
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無し
英語
None
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その他/Other
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東京女子医科大学倫理委員会
英語
Ethics Committee of Tokyo Women's Medical University
日本語
東京都新宿区河田町8ー1
英語
8-1 Kawada-cho, Shinjuku-ku, Tokyo
8-1 Kawada-cho, Shinjuku-ku, Tokyo
8-1 Kawada-cho, Shinjuku-ku, Tokyo
いいえ/NO
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英語
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英語
2024 | 年 | 10 | 月 | 01 | 日 |
未公表/Unpublished
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開始前/Preinitiation
2024 | 年 | 09 | 月 | 01 | 日 |
2024 | 年 | 09 | 月 | 01 | 日 |
2028 | 年 | 03 | 月 | 31 | 日 |
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英語
2024 | 年 | 08 | 月 | 26 | 日 |
2024 | 年 | 08 | 月 | 26 | 日 |
日本語
https://center6.umin.ac.jp/cgi-open-bin/ctr/ctr_view.cgi?recptno=R000063239
英語
https://center6.umin.ac.jp/cgi-open-bin/ctr_e/ctr_view.cgi?recptno=R000063239
研究計画書 | |
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登録日時 | ファイル名 |
研究症例データ仕様書 | |
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登録日時 | ファイル名 |
研究症例データ | |
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登録日時 | ファイル名 |