心拍数と動きの分析に基づく発作検出アルゴリズムの開発 (DetecTeppe)

てんかんは、片頭痛および認知症症候群に続く 3 番目の神経学的病理であり、フランスでは約 600,000 人が罹患していると推定されています。 この疾患は、一方ではてんかん発作の繰り返しによって特徴付けられますが、特にてんかん疾患が安定していない場合、この状態の認知的、行動的、心理的および社会的影響によっても特徴付けられます。 てんかん患者は、発作の発生が予測できないため、大きなストレスを感じます。

発作の検出は、バイオインフォマティクスの研究者やてんかん患者とその介護者にとって大きな関心事です。 生理学的センサー技術と人工知能の最近の進歩により、治療適応に直接影響を与えるてんかん発作の頻度を綿密に監視できるシステムを開発する可能性が開かれました。 これは、特定の個人の発作発生の特定のクロノタイプがある場合、最終的に発作予測および/または「発作天気」(つまり、発作予測) を可能にする可能性があります。

現在、推奨される有効性に関して十分なレベルの証拠を持っているデバイスはほとんどありません。 最も進行していると思われるものは、主に夜間に発生する強直間代性全般発作および強直間代性二次全般性焦点発作を含む過運動性発作の識別を可能にするものです。 後者は、てんかん発作のごく一部にすぎません。

本研究の目的は、発作検出アルゴリズムを開発するために実生活データベースを構築することです。

記録されたデータは、ECG による心拍数と、加速度計、ジャイロスコープ、磁力計の 3 つのセンサーを使用して x、y、z の 3 つの軸で測定された 9 つの変数による運動データです。 これらのデータは、市販の接続パッチ (CE マーキング) を使用して収集されます。

同時に、患者は、医師によって注釈が付けられ、アルゴリズムを訓練するために発作を識別するためのゴールドスタンダードとして使用される長期のビデオ脳波検査の恩恵を受ける.

このより完全なベースは、遡及データから以前に開発されたアルゴリズムを開発するために使用されます。