發明
中華民國
103146255
I 566746
基於腦波建立預測模型的電子裝置
義守大學
2017/01/21
小兒神經科的領域中,癲癇是一個非常重要也很普遍的疾病。雖然癲癇病患是以藥物治療為主,但約有三成的病患沒有辦法經由藥物得到理想的控制,稱為頑性癲癇。這樣的病人會有無法預期的發作,不管對病患本身或家屬,在身心上都會造成巨大的壓力與傷害。目前為止,除了利用臨床上一些危險因子的統計數據,如發作年齡小於一歲,腦部結構有異常,發展遲緩等因子,來判斷病患變成頑性癲癇的可能性外,並沒有其他的方法來預測病患的預後。而且這些因子也並非絕對,尤其針對沒有這些危險因子的原發性癲癇病患,更難預測未來的預後,也因此讓病患喪失早期接受其他替代療法(生酮飲食、深部腦刺激...)的機會。因此。本研發成果利用近年來資訊處理與電腦科技的進步,將以往依賴肉眼判斷的腦波資料,進行數位化並取出特徵加以分析及分類,包含腦波頻率、波形、相位等特徵,成功地在原發性癲癇病患尚未接受藥物治療之前,準確地預測病患未來變成頑性癲癇的可能性,也因此可以提供病患在適當的時間選擇其他的替代療法進行治療,增加治療的成功率。此外,我們更進一步利用此分析分類方法,預測癲癇病人對於各種抗癲癇藥物治療及音樂治療的有效性,建立癲癇病患評估治療效果的科學方法。在可見的未來,預期可利用這樣的方法預測各種中樞神經疾患的的預後及療效。 Refractory epilepsy often has deleterious effects on an individual’s health and quality of life. Early identification of patients whose seizures are refractory to antiepileptic drugs is important in considering the use of alternative treatments. Although idiopathic epilepsy is regarded as having a significantly lower risk factor of developing refractory epilepsy, still a subset of patients with idiopathic epilepsy might be refractory to medical treatment. In this study, we developed an effective method to predict the refractoriness of idiopathic epilepsy. Sixteen EEG segments from 12 well-controlled patients and 14 EEG segments from 11 refractory patients were analyzed at the time of first EEG recordings before antiepileptic drug treatment. The analyses yielded a weighted precision rate of 94.2%, and a 93.3% recall rate. Therefore, the developed method is a useful tool in identifying the possibility of developing refractory epilepsy in patients with idiopathic epilepsy.
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