多モーダルデータを統合した改良型ICEEMDAN–深層ハイブリッドネットワークモデルによる糖尿病性末梢神経障害のスクリーニング

なぜ糖尿病の神経障害にはより優しい検査が必要か

多くの糖尿病の人々にとって、足や脚の神経の損傷は静かに進行し、痛みやしびれ、潰瘍や切断といった明らかな症状が現れて初めて気づかれることがあります。糖尿病性末梢神経障害を検出する既存の検査は、侵襲的であったり高価であったり、日常の診療で繰り返し行うのが難しいことがあります。本研究は、皮膚上の無害な光学センサーと電気センサーだけを用い、賢い信号処理と最適化された深層学習モデルを組み合わせることで、早期の神経障害をスクリーニングする新しい手法を検討します。

引用: Xiao, M., Wang, F., Fang, S. et al. An improved ICEEMDAN–depth hybrid network model integrating multimodal data for the screening of diabetic peripheral neuropathy. Sci Rep 16, 10954 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-45862-x

キーワード: 糖尿病性末梢神経障害, 非侵襲的スクリーニング, 心電図（ECG）, 光電容積脈波（PPG）, 深層学習