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J-GLOBAL ID：201702289793116602   整理番号：17A1818577

てんかんのpresurgery評価における発作のセミオロジーと脳電気活性の自動分析:集中調査【Powered by NICT】

Automated analysis of seizure semiology and brain electrical activity in presurgery evaluation of epilepsy: A focused survey

著者 (6件)： Ahmedt-Aristizabal David (The Speech, Audio, Image and Video Technologies (SAIVT) and Science and Engineering Faculty, Queensland University of Technology, Brisbane, Queensland, Australia) ,  Fookes Clinton (The Speech, Audio, Image and Video Technologies (SAIVT) and Science and Engineering Faculty, Queensland University of Technology, Brisbane, Queensland, Australia) ,  Dionisio Sasha (Mater Centre for Neurosciences, Brisbane, Queensland, Australia) ,  Nguyen Kien (The Speech, Audio, Image and Video Technologies (SAIVT) and Science and Engineering Faculty, Queensland University of Technology, Brisbane, Queensland, Australia) ,  Cunha Joao Paulo S. (The Institute of Systems and Computer Engineering, Technology and Science, and Faculty of Engineering, University of Porto, Porto, Portugal) ,  Sridharan Sridha (The Speech, Audio, Image and Video Technologies (SAIVT) and Science and Engineering Faculty, Queensland University of Technology, Brisbane, Queensland, Australia)
資料名： Epilepsia  (Epilepsia)
巻： 58  号： 11  ページ： 1817-1831  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0368A  ISSN： 0013-9580  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： てんかんは,最も一般的な神経学的障害の1つであり,世界約五千万人に影響を及ぼし,部分てんかん治療に非応答性を経験した患者のほぼ30 40%,てんかん手術は有効な治療選択肢として広く受け入れられている。術前評価は,ビデオ監視,神経画像,電気生理学的および神経心理学的試験に基づく非侵襲的技術を用いて有意に進んでいるが,一定の臨床状態はstereoelectroencephalography(SEEG)などの侵襲的頭蓋内記録を必要としている,発作中に含まれる雄弁脳ネットワークを正確にマップするための目的とした。電流術前評価法の大部分は半自動技術に焦点を当て,手術診断は神経科医の経験と症候の時間のかかる主観的な解釈またはてんかんの症状と脳の電気的活性との相関に非常に依存する。手術誤診が30%の割合に達し,全てのてんかんの三分の1以上がほとんど理解されていないので,過去数年における近ヒューマンパフォーマンスを示したコンピュータベース方法論を用いた診断精度の改善の明らかな強い関心がある。それらの中で,深層学習は多くの生物学的および医学的応用に優れているが,症候の神経基盤のてんかん評価と自動化を理解する上で十分に進んでいる。本論文では,系統的にてんかん発作ネットワークの解剖学的局在化に起因する特徴的なてんかんパターンへの人間の動き解析,脳電気活性およびanatomoelectroclinical相関のためのてんかんにおける自動応用をレビューした。特に,深層学習技術における最近の進歩は,伝統的な機械学習技法によって示される課題に対処するためにてんかんとの関連で検討した。最後に,議論し,共同目でみる記号学パターンと記録された脳の電気活動を横切る学習できることをてんかん手術評価に関する今後の研究を提案した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ヒト ,  自動化 ,  電流 ,  動作分析 ,  ネットワーク ,  患者 ,  *発作 ,  機械学習 ,  治療法 ,  学習 ,  解剖学 ,  心理テスト ,  *てんかん
準シソーラス用語： 診断精度 ,  てんかん手術 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： てんかんネットワーク ,  機械学習 ,  ヒト運動 ,  顔表情 ,  深い学習

分類 (3件)： 神経系疾患の治療一般  (GN05010N) ,  神経系疾患の外科療法  (GN05030J) ,  神経系疾患の薬物療法  (GN05020Y)

タイトルに関連する用語 (7件)： てんかん ,  評価 ,  発作 ,  脳 ,  電気活性 ,  自動分析 ,  調査