ディープ・ラーニングによる神経疾患の自動診断

April, 4, 2019, 大阪/東京--大阪大学の青江丈学部生（医学部5年)、福間良平特任研究員(常勤)（大学院医学系研究科脳神経外科学）、柳澤琢史教授（高等共創研究院）および東京大学の原田達也教授（大学院情報理工学系研究科）らの研究グループは、脳磁図から神経疾患の自動診断を行うシステムMNetを開発し、脳磁図データから自動で複数の神経疾患の判定ができることを示した。
　これまで、脳波や脳磁図は神経疾患の診断に使われてきたが、判読するには、高度な専門知識と大量のデータを読み取る時間が必要だった。
　研究グループは、脳波や脳磁図の波形信号を読み解く新たな人工知能をDNN（Deep Neural Network）を用いたディープラーニングにより開発した。これを使って、てんかんや脊髄損傷などの患者と健康な方が安静にしている際の脳磁図のビッグデータを解析したところ、従来手法と比べて、高い精度で神経疾患を自動診断できることを示した。今後、同様の方法を用いて、様々な神経疾患の診断や、重症度、予後の判定、治療効果の判定などにも応用が期待される。
　研究成果は、英国科学誌「Scientific Reports」に公開された。

(詳細は､https://resou.osaka-u.ac.jp/)