課題実行時脳血流のベイジアンマイニングに基づく認知機能障害のスクリーニング(福祉情報工学一般,ライフイノベーションのための介護・リハビリ・生活支援技術)
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概要
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本研究では,特別な測定環境を必要とせず自然な体勢で脳機能を測定できる機能的近赤外分光法(functional near-infrared spectroscopy, fNIRS)に着目し,認知課題テスト実施中の高齢者の脳血流データを用いてコンピューティングによる認知症スクリーニングの支援ツールを開発する.認知課題実行中の脳機能を計測するためブロックデザインの課題を設計し,音声・fNIRS同時計測を行った(被験者50名,64〜92歳,男18名,女32名).42CHの部位において血液中の酸素化ヘモグロビン(oxy-Hb)量を計測し,これらに各被験者の臨床診断結果を加えたデータを研究対象とした.本研究では,ベイジアン・クラシファイアの計算技術を認知症スクリーニングに応用した2段階の判別計算アルゴリズムを用いて健常(NC,CDR=0)軽度認知機能障害(MCL,CDR=0.5相当)アルツハイマー型認知症(AD,CDR=1相当)の3群の自動分類システムを開発した.実験では,認知課題のうち,ワーキングメモリ課題1(カテゴリ想起)を回答中のfNIRSデータを用いて判別実験を行った.AD正答率とNC的中率がともに90%を超過しており,認知症スクリーニングが持つべき性質を鑑みて好ましい結果といえる.
- 2012-01-20
著者
-
加藤 昇平
名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
鈴木 祐太
名古屋工業大学 大学院工学研究科 情報工学専攻
-
遠藤 英俊
国立長寿医療センター包括診療部
-
加藤 昇平
名古屋工業大学
-
鈴木 祐太
名古屋工業大学大学院工学研究科
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