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J-GLOBAL ID：201902249013156539   整理番号：19A1045431

発作検出と前進研究のためのマルチモーダル手首-摩耗デバイス:Empatica Wirstbandに焦点を当てて【JST・京大機械翻訳】

Multimodal wrist-worn devices for seizure detection and advancing research: Focus on the Empatica wristbands

著者 (11件)： Regalia Giulia (Empatica, Milan, Italy) ,  Regalia Giulia (Empatica, Cambridge, MA, USA) ,  Onorati Francesco (Empatica, Milan, Italy) ,  Onorati Francesco (Empatica, Cambridge, MA, USA) ,  Lai Matteo (Empatica, Milan, Italy) ,  Lai Matteo (Empatica, Cambridge, MA, USA) ,  Caborni Chiara (Empatica, Milan, Italy) ,  Caborni Chiara (Empatica, Cambridge, MA, USA) ,  Picard Rosalind W. (Empatica, Milan, Italy) ,  Picard Rosalind W. (Empatica, Cambridge, MA, USA) ,  Picard Rosalind W. (MIT Media Lab, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA)
資料名： Epilepsy Research  (Epilepsy Research)
巻： 153  ページ： 79-82  発行年： 2019年 
JST資料番号： W3270A  ISSN： 0920-1211  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 着用可能な自動化された発作検出装置は,連続的な外来監視,正確な発作計数,および迅速な介入のためのリアルタイム警告を通して,発作管理を改善するための高い可能性を提供する。より重要なことに,これらのデバイスは,特に一般化された強直性発作(GTCS)の場合に,てんかん(SUDEP)における突然の予想外の死亡のリスクが高い人々に対する生命保存の助けとなり得る。膜とE4書込み帯(Empatica)は,進行中のGTCSの生理的特徴を感知するために設計された最初の商業的に利用可能な多モード手首である。一方,E4と膜装置の両方は運動(加速度計,ACC)と電気皮膚活性(EDA)センサを装備し,両方の装置は医療クリアランス(EU CEからのE4,EU CEとUS FDAからの膜)を受けた。本論文の目的は,ACMとEDAセンサの組合せに依存するGTCS検出と監視の有効性の最新の証拠を提供することである。GTCS様イベントのACCとEDAシグネチャを認識することができる機械学習アルゴリズムを,臨床センターにおけるてんかん学者により検査された金標準ビデオEEGを用いてラベル付けされたE4データ上で開発し,連続的な改善を行った。GTCS(92~100%)に対する高い感度を保ちながら,アルゴリズムの改善と成長データの利用可能性は,患者の設定における遡及的および前向き分析によって示されたように,最初の2から1日当たり0.2~1の偽警報までより低い誤警報率(FAR)をもたらした。GTCSから現実の身体活動をより良く識別するためのアルゴリズム調整は,外来の実生活環境における6の初期のFARをもたらし,同等の感度で,最良ケースの臨床設定(FAR<0.5)に匹敵する値まで低下した。さらに,マルチモーダルセンシングを用いて,異常運動とEDAの自動特徴に基づいて,GTCSを検出するだけでなく,また,発作誘発自律神経機能不全を定量化することが可能であった。後者のバイオシグナルは,モニターされたSUDEP症例の100%で観察されたバイオマーカー,発作後一般化EEG抑制の持続時間と相関した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 検出器 ,  センサ ,  自動化 ,  *発作 ,  運動障害 ,  警報 ,  ヒト ,  継続時間 ,  *多モード ,  症例報告 ,  バイオマーカー ,  学習アルゴリズム ,  *摩耗 ,  有効性 ,  機械学習 ,  てんかん
準シソーラス用語： 実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： てんかん ,  けいれん発作 ,  有効ブルデバイス ,  SUDEP ,  電気皮膚活性 ,  機械学習

分類 (2件)： 遺伝的変異  (EC01030Y) ,  神経系の疾患  (GN03000O)

タイトルに関連する用語 (7件)： 発作 ,  前進 ,  研究 ,  マルチモーダル ,  手首 ,  摩耗 ,  焦点