機械学習を用いたrTMS治療のガイドライン：GWI関連の頭痛と体の痛みに対する適用

概要

この臨床試験の目的は、湾岸戦争症候群（GWI-HAP）に関連する頭痛と体の痛みを軽減することで、退役軍人および/または現役軍人に対する積極的な再発性経頭蓋磁気刺激（rTMS）治療を改善するための機械学習アルゴリズムを作成することです。この研究は、各個人の最も効果的なrTMSプロトコルを予測するために、静息状態機能磁気共振画像（rs-fMRI）データから提供される機能的接続性を評価することで、試行錯誤のプロセスを置き換えることができるサポートベクトルマシン（SVM）モデルの開発と確認を目指しています。全ての被験者は積極的なrTMS治療を受けます。 この研究が回答しようとする主な質問は以下の通りです: 1. SVMモデルは、左側頭蓋前頭葉皮質（DLPFC）で積極的なrTMSを受けた予測応答者に対して、予測非応答者よりも効果的な治療反応率を予測するのでしょうか？ 2. SVMモデルは、左側頭蓋前頭葉皮質（DLPFC）および左運動皮質（LMC）で積極的なrTMSを受けた予測応答者に対して、予測非応答者よりも効果的な治療反応率を予測するのでしょうか？ 被験者は以下のプロセスを経験します: 1. 3-4ヶ月間にわたって合計13回の積極的なrTMS治療セッションを受ける。 2. 評定、健診、治療のために合計15回クリニックを訪れる。 3. 研究中に日々の頭痛、筋肉と関節の痛みを日記に記録する。