行動学的・生理学的データを用いた精神症状の定量化技術の開発

• 資料種別: 文書・図像類
• タイトル: 行動学的・生理学的データを用いた精神症状の定量化技術の開発
• 著者・編者: 岸本, 泰士郎; 三村, 將; 洪, 実; 江口, 洋子; 藤田, 卓仙; 吉村, 道孝; 北沢, 桃子; Liang, Kuo-ching
• 著者標目: 岸本, 泰士郎; 三村, 將; 洪, 実; 江口, 洋子; 藤田, 卓仙; 吉村, 道孝; 北沢, 桃子; Liang, Kuo-ching
• 出版年月日等: 2017
• 出版年（W3CDTF）: 2017
• 並列タイトル等: コウドウガクテキ・セイリガクテキ データ オ モチイタ セイシン ショウジョウ ノ テイリョウカ ギジュツ ノ カイハツ; Kōdōgakuteki seirigakuteki dēta o mochiita seishin shōjō no teiryōka gijutsu no kaihatsu; Development of a technology to quantify psychiatric symptoms utilizing behavioral and physiological data
• タイトル（掲載誌）: 科学研究費補助金研究成果報告書
• 本文の言語コード: jpn; eng
• 件名標目: うつ病,機械学習,行動,生理
• 対象利用者: 一般
• 一般注記: type:text; 精神疾患の重症度を反映するようなバイオマーカーが存在しないため、精神科領域では低い診断の一致度、治療効果の判定が困難、などの問題がある。本研究では、重症度評価の客観的指標に乏しい精神科領域において、音声、画像等の分析技術を用いて、精神症状を定量化するための解析技術が開発できるかの基礎的検討を行った。大うつ病／双極性障害患者に対してインタビューを行い、その際の音声や表情データの収録をおこなった。集まったデータを基に機械学習を行ったところ、うつ病症状の有無、重症度、症状が改善したかを一定の精度で推定できることがわかった。 Since there is no established biomarkers that reflect the severity of psychiatric disorders, there are problems such as low diagnosis agreement, difficulty in understanding the therapeutic effect in psychiatry. In this study, we examined whether it is possible to develop an machine learning algorithm for quantifying psychiatric symptoms using voice and images analyses. We interviewed patients with major depressive disorder/bipolar disorder and videotaped it. Machine learning was performed based on the collected voice/facial image data, and it was found that the presence or absence of depressive symptoms, its severity could be estimated with a certain degree of accuracy.; 研究種目 : 挑戦的萌芽研究 研究期間 : 2015～2017 課題番号 : 15K15434 研究分野 : 精神神経科学 PDFファイルは改訂版に差し替え（2020.12.17)
• オンライン閲覧公開範囲: 限定公開
• 関連情報: 科研費研究者番号 : 60348745; 科研費研究者番号 : 00190728; 科研費研究者番号 : 50631199; 科研費研究者番号 : 70649524; 科研費研究者番号 : 80627646
• 連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）; https://irdb.nii.ac.jp
• 提供元機関・データベース: 慶應義塾大学 : 慶應義塾大学学術情報リポジトリ