広島大学生体システム論研究室ではMEグループ，筋電グループ，感性ブレイングループを中心に高次脳機能解析とリハビリテーション応用に関する研究に取り組んでおり，独自に開発した機械学習アルゴリズムや脳画像解析法を用いて高次脳機能と脳損傷の関係解析を進めています．

この研究は「高次脳機能研究会」として展開しており，広島大学 脳・こころ・感性科学研究センター，日比野病院の濱 聖司先生，（株）日立製作所 研究開発グループ 基礎研究センタの神鳥 明彦さん，マクセル（株）の水口 寛彦さんらとの医工連携・産学連携研究です．また，科学技術振興機構（JST）の「研究成果展開事業　研究成果最適展開支援プログラムA-STEP　令和４年度産学共同（育成型）（2022～2024年度）」にも採択されています．

今回新たに，脳卒中後遺症患者の自動車運転に必要な運動認知機能を機械学習解析により同定することに成功し，Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation誌に論文が掲載されました．この論文は修了生の田淵 元太君（MEグループ）の修士論文を古居先生，許先生が中心となって発展させたものです．

Motor-cognitive functions required for driving in post-stroke individuals identified via machine-learning analysis
Genta Tabuchi, Akira Furui, Seiji Hama, Akiko Yanagawa, Koji Shimonaga, Ziqiang Xu, Zu Soh, Harutoyo Hirano, and Toshio Tsuji
Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation, 20, Article number: 139, doi:10.1186/s12984-023-01263-z, 18 October 2023.  (SCI, IF=5.1)
URL: https://jneuroengrehab.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12984-023-01263-z
PDF: https://jneuroengrehab.biomedcentral.com/counter/pdf/10.1186/s12984-023-01263-z.pdf

今後も臨床応用を意識した研究成果をまとめていければと思っています．ひきつづきよろしくお願いします．

<論文内容>
Background: People who were previously hospitalised with stroke may have difficulty operating a motor vehicle, and their driving aptitude needs to be evaluated to prevent traffic accidents in today’s car-based society. Although the association between motor-cognitive functions and driving aptitude has been extensively studied, motor-cognitive functions required for driving have not been elucidated.
Methods: In this paper, we propose a machine-learning algorithm that introduces sparse regularization to automatically select driving aptitude-related indices from 65 input indices obtained from 10 tests of motor-cognitive function conducted on 55 participants with stroke. Indices related to driving aptitude and their required tests can be identified based on the output probability of the presence or absence of driving aptitude to provide evidence for identifying subjects who must undergo the on-road driving test. We also analyzed the importance of the indices of motor-cognitive function tests in evaluating driving aptitude to further clarify the relationship between motor-cognitive function
and driving aptitude.
Results: The experimental results showed that the proposed method achieved predictive evaluation of the presence or absence of driving aptitude with high accuracy (area under curve 0.946) and identified a group of indices of motor-cognitive function tests that are strongly related to driving aptitude.
Conclusions: The proposed method is able to effectively and accurately unravel driving-related motor-cognitive functions from a panoply of test results, allowing for autonomous evaluation of driving aptitude in post-stroke individuals. This has the potential to reduce the number of screening tests required and the corresponding clinical workload, further improving personal and public safety and the quality of life of individuals with stroke.

背景：脳卒中で入院経験のある人は自動車の運転が困難となる可能性があり，今日の車社会における交通事故を防止するためには，脳卒中後遺症患者の運転適性を評価する必要がある．これまでに運動認知機能と運転適性との関連は広く研究されているが，運転に必要な運動認知機能については明らかにされていない．
方法：本論文では，脳卒中患者55名を対象に実施した10種類の運動認知機能検査から得られた65項目の入力指標から，運転適性に関連する指標を自動的に選択するためにスパース正則化を導入した機械学習アルゴリズムを提案する．運転適性の有無の出力確率に基づいて運転適性に関連する指標とその必要な検査を同定することで，路上運転試験を受けるべき被験者を特定するためのエビデンスを提供することができる．また，運転適性評価における運動認知機能検査の指標の重要性を分析し，運動認知機能と運転適性の関係を明らかにした．
結果：実験の結果，提案手法は高い精度（AUC=0.946）で運転適性の有無の予測評価を達成し，運転適性と強く関連する運動認知機能検査の指標群を同定した．
結論：提案された方法は多様な検査結果から運転に関連する運動認知機能を効果的かつ正確に解明することができ，脳卒中後遺症者の運転適性を自動的に評価することを可能にする．これにより，必要なスクリーニング検査の回数とそれに伴う臨床的負担を軽減し，個人と公共の安全，および脳卒中患者の生活の質をさらに向上させる可能性がある．

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＃「高次脳機能研究会」に関連するこれまでの研究成果は以下の通りです．

＜国際学術雑誌論文＞
Predicting ischemic stroke after carotid artery stenting based on proximal calcification and the jellyfish sign
Nobuhiko Ichinose, Seiji Hama, Toshio Tsuji, Zu Soh, Hideaki Hayashi, Yoshihiro Kiura, Shigeyuki Sakamoto, Takahito Okazaki, Daizo Ishii, Katsuhiro Shinagawa, and Kaoru Kurisu
Journal of Neurosurgery, Vol. 128, No. 5, Pages 1280-1288, May 2018, Published online July 7, 2017; DOI: 10.3171/2017.1.JNS162379. (SCI, IF=4.059)

Relationships between Motor and Cognitive functions and Subsequent Post-stroke Mood Disorders Revealed by Machine Learning Analysis
Seiji Hama, Kazumasa Yoshimura, Akiko Yanagawa, Koji Shimonaga, Akira Furui, Zu Soh, Shinya Nishino, Harutoyo Hirano, Shigeto Yamawaki, and Toshio Tsuji
Scientific Reports, volume 10, Article number: 19571, doi.org/10.1038/s41598-020-76429-z, Published online: 11 November 2020. (SCI, IF=3.998)

Lesions in the Right Rolandic Operculum are Associated with Self-rating Affective and Apathetic Depressive Symptoms for Post-stroke Patients
Stephanie Sutoko, Hirokazu Atsumori, Akiko Obata, Tsukasa Funane, Akihiko Kandori, Koji Shimonaga, Seiji Hama, Shigeto Yamawaki, and Toshio Tsuji
Scientific Reports, volume 10, Article number: 20264, doi.org/10.1038/s41598-020-77136-5, Published online: 20 November 2020. (SCI, IF=3.998)

The right hemisphere is important for driving-related cognitive function after stroke
Koji Shimonaga, Seiji Hama, Toshio Tsuji, Kazumasa Yoshimura, Shinya Nishino, Akiko Yanagawa, Zu Soh, Toshinori Matsushige, Tatsuya Mizoue, Keiichi Onoda, Hidehisa Yamashita, Shigeto Yamawaki, and Kaoru Kurisu
Neurosurgical Review, vol. 44, pp.977-985, doi.org/10.1007/s10143-020-01272-9, Published online: 11 March, 2020, 2021 (SCI, IF=2.654)

Increased cerebrovascular reactivity in selected brain regions after extracranial-intracranial bypass improves the speed and accuracy of visual cancellation in patients with severe steno-occlusive disease: A preliminary study
Koji Shimonaga, Seiji Hama, Akira Furui, Akiko Yanagawa, Akihiko Kandori, Hirokazu Atsumori, Shigeto Yamawaki, Toshinori Matsushige, and Toshio Tsuji
Neurosurgical Review, 45, pages 2257-2268, doi.org/10.1007/s10143-021-01720-0 , Published online: 30 January 2022, Issue Date: June 2022  (SCI, IF=3.042)

Projection of damaged visual and language regions on low Trail Making Test Part-B performance in stroke patients
Ayako Nishimura, Stephanie Sutoko, Masashi Kiguchi, Hirokazu Atsumori, Akiko Obata, Tsukasa Funane, Akihiko Kandori, Tomohiko Mizuguchi, Koji Shimonaga, Seiji Hama, and Toshio Tsuji
Frontiers in Neurology, Volume 13, Article 853942, doi: 10.3389/fneur.2022.853942 , published: 02 June 20 (SCI, IF=4.003)

Artificially-reconstructed brain images with stroke lesions from non-imaging data: modeling in categorized patients based on lesion occurrence and sparsity
Stephanie Sutoko, Hirokazu Atsumori, Akiko Obata, Ayako Nishimura, Tsukasa Funane, Masashi Kiguchi, Akihiko Kandori, Koji Shimonaga, Seiji Hama, and Toshio Tsuji
Scientific Reports, volume 12, Article number: 10116, doi.org/10.1038/s41598-022-14249-z , Published online: 16 June 2022. (SCI, IF=4.996)

＜国際会議＞
Pen-point Trajectory Analysis During Trail Making Test Based on a Time Base Generator Model
Hiroto Sakai, Akira Furui, Seiji Hama, Akiko Yanagawa, Koki Kubo, Yutaro Morisako, Yuki Orino, Maho Hamai, Kasumi Fujita, Tomohiko Mizuguchi, Akihiko Kandori, and Toshio Tsuji
Proceedings of 43rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC’21), pp. 6215?6219, Virtual Conference due to COVID-19, Nov 1?5, 2021.
Estimation of Brain Lesions: Insights From Non-imaging Data

Stephanie Sutoko, Hirokazu Atsumori, Akiko Obata, Ayako Nishimura, Tsukasa Funane, Akihiko Kandori, Koji Shimonaga, Seiji Hama, and Toshio Tsuji
Proceedings of 43rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC’21), p. 5296, Virtual Conference due to COVID-19, Nov 1?5, 2021.

＜特許＞
情報処理システム
日本国特許出願 2019-173257, 特開2021-49064, 特許第7250279号
舟根 司, 敦森 洋和, 神鳥 明彦, 小幡 亜希子, 西村 彩子, 小松佑人, 沼田 崇志, 濱 聖司, 辻 敏夫
2019年9月24日出願, 2021年4月1日公開, 2023年3月24日登録

生体計測システム及び方法
日本国特許出願 特願2019-192398, 特開2021-65393, 特許第7181533
西村 彩子, 敦森 洋和, 舟根 司, 神鳥 明彦, 中村 泰明，小幡 亜希子, 小松 佑人, 濱 聖司, 辻 敏夫
2019年10月23日出願, 2021年4月30日公開, 2022年11月22日登録

Information Processing System
U. S. Patent Application No. 16/935,778, Publication No. US-2021-0090460-A 1
Tsukasa FUNANE, Hirokazu ATSUMORI, Akihiko KANDORI, Akiko OBATA, Ayako NISHIMURA, Yuto KOMATSU, Takashi NUMATA, Seiji HAMA, and Toshio TSUJI
Application Date: July 22, 2020, Publication Date: March 25, 2021

BIOMETRIC SYSTEM AND METHOD
U. S. Patent Application No. 17/074,345, Publication No. US 11,744,486 B2
Ayako NISHIMURA, Hirokazu ATSUMORI, Tsukasa FUNANE, Akihiko KANDORI, Yasuaki NAKAMURA, Akiko OBATA, Yuto KOMATSU, Seiji HAMA, and Toshio TSUJI
Application Date: October 19, 2020, Publication Date: Sep. 5, 2023

情報処理システム
日本国特許出願 特願2021-34537 特開2022-134989
敦森 洋和, ストコ ステファニー, 小幡 亜希子, 西村 彩子, 舟根 司, 神鳥 明彦, 辻 敏夫, 濱 聖司
2021年3月4日出願, 2022年9月15日公開

嚥下能力評価装置及びプログラム
日本国特許出願 特願2023-154158
濱 聖司, 辻 敏夫
2023年9月21日出願
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