深層学習を用いたてんかん波検出

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS5-5

グループ名: 【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2021/09/08

タイトル(英語): Epilepsy Wave Detection using Deep Learning

著者名: 浅原 昌大（徳島大学）,伊藤 伸一（徳島大学）,多田 恵曜（徳島大学）,伊藤 桃代（徳島大学）,福見 稔（徳島大学）

著者名(英語): Masahiro Asahara (Tokushima University),Shinichi Ito (Tokushima University),Yoshiteru Tada (Tokushima University),Momoyo Ito (Tokushima University),Minoru Fukumi (Tokushima University)

キーワード: てんかん|深層学習|脳波判読|転移学習|発作間欠期脳波|Epilepsy|Deep Learning|EEG Interpretation|Transfer Learning|Interictal EEG

要約(日本語): てんかんは，脳内の神経細胞の過剰な電気的興奮に伴って，意識障害やけいれんなどを発作的に起こす慢性的な脳の病気であり，先進国では約60～100万人のてんかん患者がいるといわれている．しかしながら，2014年においては，全国の神経内科医1270人に対し，てんかんを専門とする医師は64人のみしかおらず，成人てんかん患者を受けいれられる神経内科医の数は多くない．また，2014 年に行われたアンケート調査から脳波判読が困難であると感じている神経内科医が多いことが明らかとなっており，二次診療における脳波判読のサポートが求められている．そのため，本研究では，二次診療においての脳波判読を困難としている医師に対してのサポートを目的として，発作間欠期脳波の検出を行う．また，脳波データを脳波計の画面に出力される画像に変換し，深層学習を用いた画像ベースでの検出を行う．

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