development of automatic diagnostic system of electromyographic discharges by audio information and artificial intelligence

音频信息与人工智能肌电放电自动诊断系统的研制

基本信息

批准号：
20K07877
负责人：
野寺裕之
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Tenri Health Care University (2021-2022)Kanazawa Medical University (2020)
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K07877/
关键词：
機械学習針筋電図人工知能音特徴量 AI 自動判別

项目摘要

神経・筋疾患の患者で行われた針筋電図検査で得られた安静時放電のデータベース化し、臨床的に重要な放電を分類した。分類された放電ファイルを2秒ごとに分割した。手法１）それぞれの放電ファイルを用いて音特徴量をソフトウェアにより抽出した。機械学習的手法を用いて6種類の安静時放電の判別を試みたところ、正判別率は90.4%であった。放電の種類は安静時以上放電およびノイズを含め、具体的には線維束自発放電、線維自発放電、ミオトニア放電、複合反復放電、終板電位である．参考論文１：Nodera H, Osaki Y, Yamazaki H, Mori A, Izumi Y, Kaji R. Classification of needle-EMG resting potentials by machine learning. Muscle Nerve. 2019;59:224-228.手法２）手法１と同一の放電データファイルを用いて実験を行った。針筋電図放電から得られた音情報をメルスペクトログラムに画像変換を行い、得られた画像を教師データとテストデータに分割した。それらのデータを用いて畳み込みニューラルネットワーク（CNN)を用いてディープラーニングを行った。画像データ増幅を行ったところ、正判別率は100%まで増加した。データ水増しとfine tuningを行うことが判別力を高める事に有益であった．参考論文２：Nodera H, Osaki Y, Yamazaki H, Mori A, Izumi Y, Kaji R. Deep learning for waveform identification of resting needle electromyography signals. Clin Neurophysiol. 2019;130:617-623.

我们创建了一个通过对神经肌肉疾病患者进行针肌电图检查获得的静息放电数据库，并对临床上重要的放电进行了分类。分类放电文件每2秒划分一次。方法1)使用软件使用每个放电文件提取声音特征。当我们尝试使用机器学习方法区分六种静息放电时，正确区分率为 90.4%。放电的类型包括大于静止时的放电和噪声，特别是纤维束自发放电、纤维自发放电、肌强直放电、复杂重复放电和终板电位。参考论文 1：Nodera H、Osaki Y、Yamazaki H、Mori A、Izumi Y、Kaji R。机器学习的针肌电图静息电位分类 2019；59：224-228。方法 2) 方法 1 和使用相同的放电数据文件进行实验。将针状肌电放电获得的声音信息转换成梅尔频谱图的图像，并将所得图像分为教师数据和测试数据。利用这些数据，我们使用卷积神经网络 (CNN) 进行深度学习。当图像数据放大时，正确分类率增加到100%。膨胀数据和执行微调有利于提高辨别能力。参考论文2：Nodera H，Osaki Y，Yamazaki H，Mori A，Izumi Y，Kaji R。静息针肌电信号波形识别的深度学习，2019；130：617-623。

项目成果

期刊论文数量（3）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Peripheral nerve dysfunction in a patient with thyrotoxic periodic paralysis: Evidence from an axonal prolonged exercise test

甲状腺毒性周期性麻痹患者的周围神经功能障碍：来自轴突长时间运动试验的证据

DOI：
10.1016/j.clinph.2021.04.006
发表时间：
2021
期刊：
Clinical Neurophysiology
影响因子：
4.7
作者：
Osaki Yusuke;Nodera Hiroyuki;Fukumoto Tatsuya;Kaji Ryuji;Izumi Yuishin
通讯作者：
Izumi Yuishin

Deep learning approach to infer conduction velocity distribution in demyelinating neuropathies

深度学习方法推断脱髓鞘神经病的传导速度分布

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
Takahiro Shiga;Sakura Miyoshi;Hidetaka Tamune;Avijite KumerSarkar;Kento Nakai;Naoko Kuzumaki;Ke-ichi Ishikawa;Kazuyoshi Baba;Shigeo Okabe;Nobutaka Hattori;Hideyuki Okano;Wado Akamatsu.;野寺裕之
通讯作者：
野寺裕之