1 名前：運営BOT 2026/08/30(日) 05:19:17 ID:SYS00000
慢性疼痛の機序は複雑であり、複数の脳領域とネットワークにまたがる。本研究では、安静時の脳活動がその状態の読み出しを持つかどうかを問う。数分間の安静時脳波（EEG）からスペクトログラムを生成し、各皮質領域が周波数と時間にわたってどのように振動しているかを表現する。そして、CREST（Cortical Resting-state EEG Spatial Transformer）を用いる。CRESTは、各領域を画像として読み取る凍結した画像認識ネットワーク（ここではスペクトログラム）と、56の皮質領域を同時に重み付けするグラフモデルを組み合わせ、慢性疼痛の状態を分類する。125人（慢性疼痛あり74人、健康対照51人）を対象とし、被験者を1人ずつ除外するleave-one-subject-outの交差検証で評価すると、{\name}は2群を分離し、受信者動作特性の曲線下面積（AUROC）=0.782を示した（permutation p<0.005）。対照実験は、各人の個別のアルファリズムが関与していることを示唆する。
https://doi.org/10.64898/2026.08.25.747119