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J-GLOBAL ID：202002246908851352   整理番号：20A0074828

前兆の有無による片頭痛の識別のためのバイオマーカー:静止状態EEGSにおける機能的結合性に関する機械学習【JST・京大機械翻訳】

A Biomarker for Discriminating Between Migraine With and Without Aura: Machine Learning on Functional Connectivity on Resting-State EEGs

著者 (8件)： Frid Alex (The Rappaport Faculty of Medicine, Technion - Israel Institute of Technology, Haifa, Israel) ,  Shor Meirav (Department of Neurology, Rambam Medical Center, Haifa, Israel) ,  Shifrin Alla (The Rappaport Faculty of Medicine, Technion - Israel Institute of Technology, Haifa, Israel) ,  Shifrin Alla (Department of Neurology, Rambam Medical Center, Haifa, Israel) ,  Yarnitsky David (The Rappaport Faculty of Medicine, Technion - Israel Institute of Technology, Haifa, Israel) ,  Yarnitsky David (Department of Neurology, Rambam Medical Center, Haifa, Israel) ,  Granovsky Yelena (The Rappaport Faculty of Medicine, Technion - Israel Institute of Technology, Haifa, Israel) ,  Granovsky Yelena (Department of Neurology, Rambam Medical Center, Haifa, Israel)
資料名： Annals of Biomedical Engineering  (Annals of Biomedical Engineering)
巻： 48  号： 1  ページ： 403-412  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4033A  ISSN： 1573-9686  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 脳波(EEG)の高度な分析は,疼痛の脳の処理を理解する上で,急速に重要なツールになっている。現在までに,a(MWA)を有する片頭痛患者と無い患者(MWoA)の間を区別する方法として,どれも調査されていないと思われる。本研究では,予測的,例えば分類法と属性選択技術,および伝統的な説明,例えば統計的な説明を適用し,それらの区間期間中に,残りの参加者(N=52)から得られたEEG信号から抽出された機能的連結性測度について分析し,MWAとMWoAの区別に対して試験した。静止状態の間に得られたEEGデータの機能的連結性尺度は,MWAとMWoAの間を区別する唯一のバイオマーカーとして役立つことを示した。提案した分析を用いて,高い分類結果(84.62%の平均分類)を提示することができただけでなく,著者らの技術が基礎となる根底にある神経生理学的機構についても議論することができた。さらに,選択された特徴に関するより伝統的な統計解析により,MWoA患者は,misよりも安静時のθ帯(p=0.03)における平均連結性よりも高いことが明らかになった。データ駆動解析パイプラインは,いかなる臨床的状況においてもEEG解析に使用できることを提案した。Copyright 2019 Biomedical Engineering Society Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *片頭痛 ,  安静 ,  連結性 ,  *機械学習 ,  統計解析 ,  *バイオマーカー ,  脳波 ,  疼痛 ,  測度
準シソーラス用語： データ駆動 ,  神経生理学 ,  脳波信号 ,  属性選択 ,  分類法 ,  *アウラ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： EEG機能的連結性解析 ,  EEG分類 ,  安静状態EEG ,  片頭痛の分類 ,  説明機械学習 ,  バイオマーカー

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (7件)： 前兆 ,  片頭痛 ,  識別 ,  バイオマーカー ,  静止状態 ,  結合性 ,  機械学習