中大脳動脈閉塞ラットモデルを用いた心拍変動解析による脳卒中早期検知システム実現性の検証

摘要

脳卒中は，早期治療開始が救命率向上および後遺障害防止の鍵であり，脳卒中発症をできるだけ早期に検知できる仕組みが望まれる．心拍変動(HRV)は自律神経活動を反映する生体現象であり，脳卒中がHRVに影響するという報告があるため，HRVを監視することで脳卒中発症が検知できると考えられる．HRVに基づいた脳卒中検知アルゴリズムの開発には，実際の患者より脳卒中直後のHRVデータを収集する必要があるが，これは容易ではない．そこで本研究では，ラット中大脳動脈閉塞(MCAO)モデルを用いて，人為的に脳梗塞を発生させて，その直後のラットHRVデータを収集した．異常検出手法のひとつである多変量統計的プロセス管理(MSPC)を用いて脳卒中検知アルゴリズムを開発した．提案法を実験データに適用した結果，感度，特異度はそれぞれ82%と75%であった．本研究より，HRVを用いた脳卒中検知の可能性が示された．