自閉症スペクトラム障害を持つ子供の社会的記憶障害と睡眠紡錘の関係
自閉症スペクトラム障害児における社会的記憶障害の補助診断における睡眠紡錘波の関与
研究の背景とプロジェクトの根拠
自閉症スペクトラム障害 (ASD) は、社会的障害と反復的な常同行動を特徴とする生涯にわたる神経発達障害です。 社会的記憶障害は ASD 患者の重要な特徴ですが、ASD 患者における社会的記憶障害の具体的な病因は現在不明であり、社会的記憶レベルを測定する客観的な指標はありません。 睡眠紡錘波は、記憶の定着と密接に関係する睡眠中の特別な脳波です。 しかし、睡眠紡錘体が社会的記憶に及ぼす影響を研究した人はまだ誰もいません。
研究目的
集団における睡眠紡錘体と社会的記憶との相関関係を調査し、ASDの子供の社会的記憶障害の補助診断に参考を提供します。
調査の概要
詳細な説明
研究の種類
入学 (推定)
連絡先と場所
研究連絡先
- 名前:Dongqi Cui, PhD
- 電話番号:18501059233
- メール:18501059233@163.com
研究連絡先のバックアップ
- 名前:Xiaodan Wang, PhD
- 電話番号:13720418610
- メール:m19834513386@163.com
研究場所
-
-
Shaanxi
-
Xi'an、Shaanxi、中国、710061
- 募集
- First Afflicated Hospital Xian Jiaotong University
-
コンタクト:
- Yan Li, MD., PhD.
- 電話番号:13720418610
- メール:liyanxjtu@xjtu.edu.cn
-
コンタクト:
- Dongqi Cui, PhD.
- 電話番号:18501059233
- メール:18501059233@163.com
-
-
参加基準
適格基準
就学可能な年齢
- 子
- 大人
健康ボランティアの受け入れ
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- DSM-V を通じて診断された ASD の子供 (健康な対照者にはこの要件はありません)
- IQスコア≧75(WISC-IV、ウェクスラー児童知能指数)
- 年齢: 6-18
- 向精神薬を服用していない(または実験前に少なくとも2週間薬を中止している)
除外基準:
- ASDに加えて、他の精神疾患も合併する
- 睡眠障害、睡眠時無呼吸症候群、睡眠中の周期的な脚の動き、または異常なEEGパターンの存在
- 左利き
研究計画
研究はどのように設計されていますか?
デザインの詳細
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
|---|---|
|
ASDグループ
DSM-V 診断基準に基づき、臨床症状と組み合わせて ASD と診断されました。
|
顔認識記憶テストと対照として車認識記憶テストを行います。
次に、2 つのタスクの後に夜間の脳波記録を記録し、その後の紡錘体分析を実行します。そのため、機械学習を使用してモデル化することにより、社会的記憶レベルと脳波内の紡錘体レベルとの相関関係を実行します。
|
|
対照群
健康な子供たち
|
顔認識記憶テストと対照として車認識記憶テストを行います。
次に、2 つのタスクの後に夜間の脳波記録を記録し、その後の紡錘体分析を実行します。そのため、機械学習を使用してモデル化することにより、社会的記憶レベルと脳波内の紡錘体レベルとの相関関係を実行します。
|
この研究は何を測定していますか?
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
|
認識精度
時間枠:顔と車の認識タスクの完了には平均 2 ~ 4 日かかります。
|
自動車や顔認証の評価指標となる認識精度。 車と顔の認識タスクには、1 日目の夜 (就寝前約 30 分) の学習フェーズと、2 日目の朝 (起床後約 30 分) の認識テストフェーズが含まれていました。 学習段階には、大人の顔の写真 11 枚 (319 × 432 ピクセル) が含まれていました。 学習段階では、刺激間隔を 2 秒として、画像を 3 秒間ランダムに提示しました。 テスト段階では、研究リストの画像 (「古い」と呼ばれる) と未見の画像 (「新しい」と呼ばれる) が組み合わされた 2 つの画像がランダムな左右の順序で同時に提示されました。 参加者は、左右のボタンを押して、以前に見た写真を選択するように求められました。 そして、参加者が答えた直後に次の刺激が提示されました。 認識精度は、正解数 (ヒット数) として計算されました。 |
顔と車の認識タスクの完了には平均 2 ~ 4 日かかります。
|
|
応答遅延時間
時間枠:顔と車の認識タスクの完了には平均 2 ~ 4 日かかります。
|
反応時間は認知能力を評価するために一般的に使用されます。
正しい応答 (ヒット) の平均反応時間 (ms) が計算され、これが応答遅延時間となります。
|
顔と車の認識タスクの完了には平均 2 ~ 4 日かかります。
|
|
睡眠スピンドル密度
時間枠:12 時間の脳波記録が完了するまで、平均 5 ~ 12 日かかります。
|
睡眠紡錘波の認識とデータ処理では、Python ベースの YASA (Yet Another Spindle Algorithm) ツールボックスを使用して、睡眠紡錘波の EEG 睡眠自動認識を段階的に実行します。
睡眠紡錘体の密度 (N/min) を計算します。
|
12 時間の脳波記録が完了するまで、平均 5 ~ 12 日かかります。
|
|
睡眠紡錘体の平均持続時間
時間枠:12 時間の脳波記録が完了するまで、平均 5 ~ 12 日かかります。
|
単一スピンドルの平均継続時間 (秒) を計算します。
|
12 時間の脳波記録が完了するまで、平均 5 ~ 12 日かかります。
|
|
睡眠紡錘体の振幅
時間枠:12 時間の脳波記録が完了するまで、平均 5 ~ 12 日かかります。
|
振幅(μV)とは、紡錘波が持つ最大エネルギー値を指します。
|
12 時間の脳波記録が完了するまで、平均 5 ~ 12 日かかります。
|
|
睡眠スピンドル周波数
時間枠:12 時間の脳波記録が完了するまで、平均 5 ~ 12 日かかります。
|
周波数 (Hz) は、スピンドル波が 1 秒間に繰り返し振動する回数を指します。
|
12 時間の脳波記録が完了するまで、平均 5 ~ 12 日かかります。
|
協力者と研究者
捜査官
- スタディディレクター:Yan Li, PhD、First Afflicated Hospital of Xian Jiaotong University
出版物と役立つリンク
一般刊行物
- Lai M, Lee J, Chiu S, Charm J, So WY, Yuen FP, Kwok C, Tsoi J, Lin Y, Zee B. A machine learning approach for retinal images analysis as an objective screening method for children with autism spectrum disorder. EClinicalMedicine. 2020 Nov 5;28:100588. doi: 10.1016/j.eclinm.2020.100588. eCollection 2020 Nov.
- Georgescu AL, Koehler JC, Weiske J, Vogeley K, Koutsouleris N, Falter-Wagner C. Machine Learning to Study Social Interaction Difficulties in ASD. Front Robot AI. 2019 Nov 29;6:132. doi: 10.3389/frobt.2019.00132. eCollection 2019.
- Das S, Zomorrodi R, Mirjalili M, Kirkovski M, Blumberger DM, Rajji TK, Desarkar P. Machine learning approaches for electroencephalography and magnetoencephalography analyses in autism spectrum disorder: A systematic review. Prog Neuropsychopharmacol Biol Psychiatry. 2023 Apr 20;123:110705. doi: 10.1016/j.pnpbp.2022.110705. Epub 2022 Dec 24.
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (推定)
研究の完了 (推定)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。