UMIN試験ID | UMIN000058087 |
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受付番号 | R000066387 |
科学的試験名 | 簡易型双極脳波計を用いた脳波データの蓄積と抑うつ症状に伴う脳波特徴の探索 |
一般公開日(本登録希望日) | 2025/06/05 |
最終更新日 | 2025/06/05 10:28:16 |
日本語
簡易型双極脳波計を用いた脳波データの蓄積と抑うつ症状に伴う脳波特徴の探索
英語
Accumulation of EEG data using a simple bipolar electroencephalograph and search for EEG features associated with depressive symptoms
日本語
簡易型双極脳波計を用いた脳波データの蓄積と抑うつ症状に伴う脳波特徴の探索
英語
Accumulation of EEG data using a simple bipolar electroencephalograph and search for EEG features associated with depressive symptoms
日本語
簡易型双極脳波計を用いた脳波データの蓄積と抑うつ症状に伴う脳波特徴の探索
英語
Accumulation of EEG data using a simple bipolar electroencephalograph and search for EEG features associated with depressive symptoms
日本語
簡易型双極脳波計を用いた脳波データの蓄積と抑うつ症状に伴う脳波特徴の探索
英語
Accumulation of EEG data using a simple bipolar electroencephalograph and search for EEG features associated with depressive symptoms
日本/Japan |
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対象疾患なし(健常者もしくは何らかの精神疾患が寛解している者)
英語
No target diseases (healthy individuals or individuals whose mental disorders are in remission)
該当せず/Not applicable |
悪性腫瘍以外/Others
いいえ/NO
日本語
健常者を対象に、抑うつの自己評価尺度であるPHQ-9による評価を行うと共に、簡易型双極脳波計を用いて左右の前頭葉脳波を測定し、これらが紐づけられたデータセットを収集する。また、これらのデータセットを用いて抑うつ症状に伴う脳波の特徴を探索する。
英語
Healthy subjects will be evaluated using the PHQ-9, a self-rating scale for depression, and left and right frontal lobe EEG will be measured using a simple bipolar electroencephalograph, and a data set will be collected in which these data sets are tied together. These data sets will also be used to search for EEG features associated with depressive symptoms.
有効性/Efficacy
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英語
探索的/Exploratory
実務的/Pragmatic
該当せず/Not applicable
日本語
各課題・検査(開眼、閉眼、PHQ-9記入、メンタルローテーション、ストループ課題、新聞社説の黙読、Word fluencyテスト、Nバック課題)中の左右の前頭葉脳波
英語
Left and right frontal lobe EEG during each task/test (eye opening, eye closing, PHQ-9, mental rotation, Stroop task, silent reading of newspaper, Word fluency test, N-back task).
日本語
・Patient Health Questionnaire-9(PHQ-9)
・メンタルローテーション
・ストループ課題
・Word fluencyテスト
・Nバック課題
英語
Patient Health Questionnaire-9(PHQ-9)
Mental rotation
Stroop task
Word fluency test
N-back task
観察/Observational
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英語
18 | 歳/years-old | 以上/<= |
適用なし/Not applicable |
男女両方/Male and Female
日本語
1) 同意取得時の年齢が18歳以上の方
2) 本人からの自由意志による同意を得られた方
英語
1) Persons who are 18 years of age or older at the time of obtaining consent
2) Persons who have given their consent of their own free will
日本語
1) うつ病等の何等かの精神疾患に対して、現在治療を受けている方(過去の治療については問わない)
2) 何等かの身体疾患により簡易型双極脳波計による脳波計測が困難と思われる方(前頭部の皮膚疾患や頭蓋骨の欠損など)
3) 脳波に影響を及ぼし得る疾患を有している、あるいは治療を受けている方(例えば脳腫瘍、脳梗塞、てんかん、意識障害など)
4) その他、研究責任者や分担者が不適当と判断した場合
英語
1) Patients who are currently undergoing treatment for some mental disorder such as depression(regardless of past treatment)
2) Patients with a physical disease that makes it difficult to measure brain waves with a simple bipolar electroencephalograph(e.g., frontal skin disease, skull defect, etc.)
3) Persons who have or are undergoing treatment for diseases that may affect EEG(e.g., brain tumors, stroke, epilepsy, consciousness disorders, etc.)
4) Any other cases deemed inappropriate by the principal investigator or co-investigators.
200
日本語
名 | 泰士郎 |
ミドルネーム | |
姓 | 岸本 |
英語
名 | Kishimoto |
ミドルネーム | |
姓 | Taishiro |
日本語
慶應義塾大学医学部
英語
Keio university school of medicine
日本語
医科学研究連携推進センター
英語
Center for Promotion of Interdisciplinary Research in Medicine and life Science
106-0041
日本語
東京都港区麻布台一丁目3番1号 麻布台ヒルズ森JPタワー7階
英語
Mori JP Tower F7, 1-3-1, Azabudai, Minato-ku, Tokyo
03-5363-3219
tkishimoto@keio.jp
日本語
名 | 翔太郎 |
ミドルネーム | |
姓 | 木下 |
英語
名 | Kinoshita |
ミドルネーム | |
姓 | Shotaro |
日本語
慶應義塾大学医学部
英語
Keio university school of medicine
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ヒルズ未来予防医療・ウェルネス共同研究講座
英語
Hills Joint Research Laboratory for Future Preventive Medicine and Wellness
106-0041
日本語
東京都港区麻布台一丁目3番1号 麻布台ヒルズ森JPタワー7階
英語
Mori JP Tower F7, 1-3-1, Azabudai, Minato-ku, Tokyo
03-5363-3219
shotaro.kinoshita@keio.jp
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慶應義塾大学
英語
Keio University School of Medicine
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英語
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その他
英語
FrontAct Co., Ltd.
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FrontAct株式会社
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営利企業/Profit organization
日本語
日本
英語
Japan
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・慶應義塾大学理工学部
・FrontAct株式会社
英語
Faculty of Science and Technology, Keio University
FrontAct Co., Ltd.
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英語
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慶應義塾大学医学部 倫理委員会
英語
Research Ethics Committee of Keio University, School of Medicine
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東京都新宿区信濃町35
英語
35 Shinanomachi Shinjuku Tokyo
0353633503
med-rinri-jimu@adst.keio.ac.jp
いいえ/NO
日本語
英語
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英語
慶應義塾大学(東京都)
2025 | 年 | 06 | 月 | 05 | 日 |
未公表/Unpublished
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英語
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開始前/Preinitiation
2023 | 年 | 01 | 月 | 12 | 日 |
2023 | 年 | 03 | 月 | 08 | 日 |
2026 | 年 | 04 | 月 | 01 | 日 |
2028 | 年 | 03 | 月 | 31 | 日 |
日本語
1.研究デザイン
観察研究
2. 対象者の募集・実施方法
200名に対して、健常者を対象に、抑うつの自己評価尺度であるPHQ-9による評価を行うと共に、簡易型双極脳波計を用いて左右の前頭葉脳波を測定し、これらが紐づけられたデータセットを収集する。
3.調査項目
A)背景因子、臨床情報等
B)簡易脳波測定機による脳波の測定
C)上記B)の脳波機器を装着した状態で、以下の課題・検査を行う
・開眼
・閉眼
・PHQ-9への記入
・認知機能検査、課題
4.分析方法
得られた脳波データは、研究グループによって開発したノイズ除去技術によって混入したノイズを特定し、得られた脳波データから除去し、脳波データはフーリエ変換やヒルベルト変換を用いて各周波数に変換する。
まずは、生物学的統計を用いて、抑うつ症状を有する者と有しない者のパワースペクトルの比較を行う。比較を行う際には、脳波測定中の全体を通しての脳波、あるいは特定のタスクを行っているときの脳波など、より両群の差が認められやすい比較方法を探索する。
また、時間領域および周波数領域の特徴量を用いて機械学習によるうつ病と健常者の判定も試みる。
英語
1. Research design
Observational study
2. Recruitment
Two hundred healthy subjects will be evaluated using the PHQ-9, a self-rating scale for depression, and a simple bipolar electroencephalograph will be used to measure left and right frontal lobe electroencephalograms, and a data set will be collected in which these are tied together.
3. Outcomes
A) Background factors, clinical information, etc.
B) Measurement of electroencephalogram (EEG) using a simple EEG machine
C) The following tasks/examinations are performed while wearing the EEG equipment in B) above
Open eyes
Closed eyes
Filling out the PHQ-9
Cognitive function tests and tasks
4. Analysis
The EEG data obtained will be identified and noise introduced by noise reduction techniques developed by the research group will be removed from the EEG data obtained, and the EEG data will be transformed to each frequency using Fourier transform and Hilbert transform.
First, a comparison of the power spectra of those with and without depressive symptoms is made using biological statistics. When making comparisons, a comparison method that is more likely to show differences between the two groups will be explored, such as EEG throughout the entire EEG measurement or while performing a specific task.
Machine learning will also be attempted to determine depression and healthy subjects using time-domain and frequency-domain features.
2025 | 年 | 06 | 月 | 05 | 日 |
2025 | 年 | 06 | 月 | 05 | 日 |
日本語
https://center6.umin.ac.jp/cgi-open-bin/ctr/ctr_view.cgi?recptno=R000066387
英語
https://center6.umin.ac.jp/cgi-open-bin/ctr_e/ctr_view.cgi?recptno=R000066387