オドボール課題中の脳波に基づく認知症の兆候検出に関する研究

三輪, 晃暉, 吉川, 大弘, 古橋, 武, 寳珠山, 稔, 牧野, 多恵子, 柳川, まどか, 鈴木, 裕介, 梅垣, 宏行, 葛谷, 雅文

脳波が認知症スクリーニング検査のMMSE（Mini-Mental State Examination）スコアと関係があることが報告されている．そのため，脳波計測を行うことでMMSEスコアを推定できれば，認知症早期発見支援につながると期待される．しかしMMSEスコアと脳波の特徴量との関係は，これまで定量的には同定されていない．そこで本研究では，名古屋大学医学部附属病院老年内科に通院している患者を対象に，オドボール課題による脳波計測実験を行い，MMSEスコアを目的変数として，P300頂点潜時・振幅・正接，課題の難易度，α波パワー，β/α，年齢，教育歴，を説明変数とする重回帰式を同定する．P300頂点正接は本研究が初めて導入する変数である．説明変数選択には変数増減法を適用した．結果として，説明変数にはP300頂点潜時，P300頂点正接，課題の難易度，α波パワー，年齢，教育歴の6変数が有意な変数として選択された．得られた回帰式のMMSEスコア推定値の95%信頼区間は±3.12であった．

It has been reported that EEG (Electroencephalogram) signals are related to MMSE score which is one of the screening tests for dementia. If the MMSE score can be estimated by measuring EEG, it is expected to be used for the early detection of dementia. However, no regression equation between MMSE score and EEG has been identified yet. The authors measured EEG of dementia patients who were attending the Geriatrics of Nagoya University hospital using Oddball tasks. This paper identifies a multiple regression equation with MMSE score as the objective variable, and the P300 peak latency, peak amplitude, and peak tangent, α wave power, β/α, age, years of education as the explanatory variables. This paper introduces the P300 peak tangent as a new explanatory variable. We apply a variable selection method: stepwise selection method. The stepwise selection method selected the P300 peak latency, peak tangent, difficulty of oddball tasks, α wave power, age, and years of education as significant variables. The 95% confidence interval of estimated MMSE score was ±3.12.

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