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J-GLOBAL ID：202003018335414853

スパースモデリングを利用した痛みの分類および瞬間痛の判別

Inventor： 中江 文 ,  成瀬 康 ,  曽雌 崇弘
Applicant, Patent owner： 国立大学法人大阪大学 ,  国立研究開発法人情報通信研究機構 ,  PaMeLa株式会社
Agent (6)： 山本 秀策 ,  森下 夏樹 ,  ▲駒▼谷 剛志 ,  飯田 貴敏 ,  石川 大輔 ,  山本 健策
Gazette classification：再公表公報
Application number (International application number)：JP2018026489
Publication number (International publication number)：WO2019013324
Application date： Jul. 13, 2018
Publication date： Jan. 17, 2019
Summary：

本発明は、本発明は推定対象の脳波に基づいて該推定対象が有する痛みを判別または分類する方法を提供する。この方法は、a)複数のレベルの刺激強度で該推定対象を刺激する工程とb)該刺激強度に対応する該推定対象の脳波データまたはその分析データを取得する工程とc)該脳波データまたはその分析データから脳波特徴量を抽出する工程と、d)スパースモデル解析に該特徴量を投入し、痛みの量的レベルおよび質的レベルの少なくとも1つに近似させ、痛みレベルを推定または判別する工程とを含む。本発明はまた、対象刺激が付加されてから誘発脳波成分、初期事象関連電位成分、および250msecのうち最も早い時点〜2000msecの間の全部または一部の脳波データまたはその分析データを、参照刺激が付加されてから同じ時間の後の脳波データまたはその分析データと比較する工程を包含する、痛みの判別または評価の方法を提供する。

Claim (excerpt)：

推定対象の脳波に基づいて該推定対象が有する痛みを判別または分類する方法であって a)モデル用の刺激強度に対応するモデル用脳波データまたはその分析データを取得する工程と、 b)該脳波データまたはその分析データからモデル用脳波特徴量を抽出する工程と、 c)目的とする痛みレベルを設定し、該モデル用脳波特徴量と該痛みレベルとをスパースモデル解析に導入し、適切なλ値を求め、該適切なλに対応する該モデル用脳波特徴量のパラメータ(偏回帰係数)およびアルゴリズムの定数(切片)を決定し回帰モデルを生成する工程と、 d)該推定対象の測定用脳波データまたはその分析データを取得する工程と、 e)該測定用脳波データまたはその分析データから測定用脳波特徴量を抽出する工程と、 f)該測定用脳波特徴量を回帰モデルに当てはめて対応する痛みレベルを算出する工程と、 g)必要に応じて該痛みレベルを表示する工程とを 含む、方法。

IPC (2)：

A61B 5/048 ,  A61B 10/00

FI (2)：

A61B5/04 320M ,  A61B10/00 X

F-Term (6)：

4C127DD00 ,  4C127DD03 ,  4C127GG01 ,  4C127GG05 ,  4C127GG11 ,  4C127GG13