多チャンネル脳波を用いた人工ニューラルネットワークによるてんかん波自動検出

摘要

本研究では，てんかん患者に特有の脳波であるてんかん波と，外部からのアーチファクトや，正常な生体反応による脳波をてんかん類似波とし，両者の識別をニューラルネットワークを用いておこなった．1名のてんかん患者から得られた脳波データ中に出現したてんかん波36例およびてんかん類似波12例について，4チャンネルの脳波データを用いてニューラルネットワークの入力データを作成し，leave-one-out法により訓練と識別テストをおこなった．その結果，てんかん波1例，てんかん類似波4例が誤識別された．誤識別された1例のてんかん波をてんかん類似波として再訓練，再識別させたところ，別の1例のてんかん波を誤識別したが，てんかん類似波の誤識別は皆無となった．以上のことから，誤識別されたてんかん波をあえててんかん類似波として訓練させることにより，特異度を向上させることが可能となることが示唆された．%In this report, we investigated to differentiate between spike-and-wave discharges (SWDs), which are peculiar to the patients with epilepsy, from pseudo-SWDs such as artifacts and EEGs with normal biological responses using an artificial neural network (ANN). 36 epochs of SWDs and 12 epochs of pseudo-SWDs were extracted from 4-channel EEGs of a patient with epilepsy as input data to the ANN. Then, the ANN was trained and examined using the leave-one-out method. As results, 1 epoch of SWD and 4 epochs of pseudo-SWDs were misclassified. So that, we treated the misclassified SWD as a pseudo-SWD and retrained/reexamined the ANN. As results, pseudo-SWDs were completely classified. It was suggested that the specificity of the ANN classification could be improved to dare to treat the misclassified SWD as a pseudo-SWD.