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J-GLOBAL ID：202202233605668321   整理番号：22A1176376

軽度認知障害を検出するための睡眠EEGベースアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Sleep EEG-Based Approach to Detect Mild Cognitive Impairment

著者 (7件)： Geng Duyan (State Key Laboratory of Reliability and Intelligence of Electrical Equipment, Hebei University of Technology, Tianjin, China) ,  Geng Duyan (Key Laboratory of Electromagnetic Field and Electrical Apparatus Reliability of Hebei Province, Hebei University of Technology, Tianjin, China) ,  Wang Chao (Key Laboratory of Electromagnetic Field and Electrical Apparatus Reliability of Hebei Province, Hebei University of Technology, Tianjin, China) ,  Fu Zhigang (Physical Examination Center, The 983 Hospital of Joint Logistics Support Force of the Chinese People’s Liberation Army, Tianjin, China) ,  Zhang Yi (Key Laboratory of Electromagnetic Field and Electrical Apparatus Reliability of Hebei Province, Hebei University of Technology, Tianjin, China) ,  Yang Kai (Key Laboratory of Electromagnetic Field and Electrical Apparatus Reliability of Hebei Province, Hebei University of Technology, Tianjin, China) ,  An Hongxia (Key Laboratory of Electromagnetic Field and Electrical Apparatus Reliability of Hebei Province, Hebei University of Technology, Tianjin, China)
資料名： Frontiers in Aging Neuroscience (Web)  (Frontiers in Aging Neuroscience (Web))
巻： 14  ページ： 865558  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7056A  ISSN： 1663-4365  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 軽度認知障害(MCI)は認知症の初期段階であり,高齢成人においてAlzheimer病(AD)につながる可能性がある。したがって,MCIの早期検出と治療と介入の実施は,効果的に病気の進行を遅らせ,または抑制し,従って,ADのリスクを最小化する。現在,公開された研究が覚醒EEG記録の分析に依存することを知っている。しかし,最近の研究では,睡眠の構造の変化が認知低下につながる可能性があることが示唆されている。本研究では,MCI検出用の睡眠EEGベース法を提案して,MCIで緊急に神経調節欠損を特徴づける睡眠の特異的特徴を抽出した。本研究では,開発したアルゴリズムで40人の被験者(20MCI,20HC)のEEGを分析した。睡眠EEGからスペクトルおよび複雑性特徴と組み合わせた睡眠低速波およびスピンドル特徴を抽出し,SVM分類器およびGRUネットワークを用いてMCIを同定した。さらに,異なる特徴集合の分類結果(睡眠EEGからの睡眠特徴および覚醒EEGからの睡眠特徴のない)および異なる分類法を評価した。最後に,睡眠EEGから抽出した特徴に基づくGRUネットワークのMCI分類精度は最も高く,93.46%に達した。実験結果は,覚醒EEGと比較して,睡眠EEGがMCIとHCを区別するためのより有用な情報を提供することができることを示した。この方法は分類性能を改善するだけでなく,ADの早期介入も促進する。Copyright 2022 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  ネットワーク ,  脳波 ,  スピンドル ,  スペクトル ,  *睡眠 ,  成人 ,  覚醒 ,  Alzheimer病 ,  認知症
準シソーラス用語： *認知障害 ,  被験者 ,  複雑性 ,  *軽度認知障害 ,  *睡眠脳波 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 軽度認知障害 ,  睡眠EEG ,  睡眠遅波 ,  睡眠紡錘 ,  機械学習

分類 (2件)： 神経系の診断  (GN02000H) ,  生体計測  (EL03020C)

引用文献 (38件)：

• Ahmed O. B., Benois-Pineau J., Allard M., Catheline G., Amar C. B. (2017). Recognition of alzheimer’s disease and mild cognitive impairment with multimodal image-derived biomarkers and multiple kernel learning. Neurocomputing 220 98-110. doi: 10.1016/j.neucom.2016.08.041
• Alberdi A., Aztiria A., Basarab A. (2016). On the early diagnosis of alzheimer’s disease from multimodal signals: a survey. Artif. Intell. Med. 71 1-29. doi: 10.1016/j.artmed.2016.06.003
• Amezquita-Sanchez J. P., Mammone N., Morabito F. C., Marino S., Adeli H. (2019). A novel methodology for automated differential diagnosis of mild cognitive impairment and the Alzheimer’s disease using EEG signals. J Neurosci. Methods 322 88-95. doi: 10.1016/j.jneumeth.2019.04.013
• Cassani R., Falk T. H. (2020). Alzheimer’s disease diagnosis and severity level detection based on electroencephalography modulation spectral “Patch” Features. IEEE J. Biomed. Health Inform. 24 1982-1993. doi: 10.1109/JBHI.2019.2953475
• Cejnek M., Vysata O., Valis M., Bukovsky I. (2021). Novelty detection-based approach for alzheimer’s disease and mild cognitive impairment diagnosis from EEG. Med. Biol. Eng. comp. 59 2287-2296. doi: 10.1007/s11517-021-02427-6

タイトルに関連する用語 (2件)： 軽度認知障害 ,  睡眠EEG