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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2015-05-20 16:05 うつ病・躁うつ病におけるNIRSデータの時空間特性を活用した機械的鑑別補助法の作成 ○松田幸久・渡辺健一郎・木原弘晶・川崎康弘（金沢医科大）  HCS2015-40 HIP2015-40 |
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| 抄録 | （和） | 目的:本研究ではサポートベクターマシーン(SVM)を用い,うつ病と躁うつ病における新たな鑑別補助法を開発する.方法:うつ病患者 22 名と躁うつ病患者 11 名が参加した.参加者には語流暢性課題(VFT) が課せられた.52 チャンネルの NIRS 機器(ETG-4000)を用い,VFT 遂行中の前頭葉と側頭葉におけるオキシヘモグロビン濃度変化量が測定された.臨床診断と SVM による鑑別補助法の一致率を算出した.結果:7つの鑑別モデルにおいて 90%以上の一致率が示された.結論:SVM による新たな鑑別補助法が開発された.大量の NIRSデータに対し SVM を適用することで最適化された鑑別補助法の作成が可能となった. |
| （英） | Objectives: In this study, we examined new computer-aided diagnosis method with support vector machine (SVM) for classification of MDD and BD. Methods: Twenty-two patients with MDD and 11 patients with BD participated in verbal fluency task (VFT). The 52-channel NIRS machine (ETG-4000) measures relative changes of [oxy-Hb] at frontal and temporal robes while VFT. Concordance rates between clinical diagnosis and automatic diagnosis by SVM were calculated. Results: Seven diagnostic models indicated over 90% of concordance rates. Conclusions: New automatic diagnosis algorithms were obtained by SVM. The application of SVM to massive NIRS data contributed to product optimized diagnostic tools. | |
| キーワード | （和） | うつ病 / 躁うつ病 / 光トポグラフィー検査 / 機会学習 / / / / |
| （英） | major depressive disorder / bipolar disorder / near-infrared spectroscopy test / machine learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 115, no. 36, HIP2015-40, pp. 259-262, 2015年5月. | |
| 資料番号 | HIP2015-40 | |
| 発行日 | 2015-05-12 (HCS, HIP) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | HCS2015-40 HIP2015-40 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | HCS HIP HI-SIGCOASTER |
| 開催期間 | 2015-05-19 - 2015-05-20 |
| 開催地（和） | 沖縄産業支援センター |
| 開催地（英） | Okinawa Industry Support Center |
| テーマ（和） | コミュニケーション支援およびコミュニケーション一般，ヒューマン情報処理一般 |
| テーマ（英） | Communication Enhancing, Human Communications, and Human Information Processing |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | HIP |
| 会議コード | 2015-05-HCS-HIP-SIGCE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | うつ病・躁うつ病におけるNIRSデータの時空間特性を活用した機械的鑑別補助法の作成 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Compilation of a computer-aided diagnosis method using spatial and temporal characteristics of NIRS data in major depressive disorder and bipolar disorder |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | うつ病 / major depressive disorder |
| キーワード(2)（和/英） | 躁うつ病 / bipolar disorder |
| キーワード(3)（和/英） | 光トポグラフィー検査 / near-infrared spectroscopy test |
| キーワード(4)（和/英） | 機会学習 / machine learning |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松田 幸久 / Yukihisa Matsuda / マツダ ユキヒサ |
| 第1著者 所属（和/英） | 金沢医科大学 (略称： 金沢医科大) Kanazawa Medical University (略称： Kanazawa Med Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 渡辺 健一郎 / Ken-ichiro Watanabe / ワタナベ ケンイチロウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 金沢医科大学 (略称： 金沢医科大) Kanazawa Medical University (略称： Kanazawa Med Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木原 弘晶 / Hiroaki Kihara / キハラ ヒロアキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 金沢医科大学 (略称： 金沢医科大) Kanazawa Medical University (略称： Kanazawa Med Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 川崎 康弘 / Yasuhiro Kawasaki / カワサキ ヤスヒロ |
| 第4著者 所属（和/英） | 金沢医科大学 (略称： 金沢医科大) Kanazawa Medical University (略称： Kanazawa Med Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2015-05-20 16:05:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | HIP |
| 資料番号 | HCS2015-40, HIP2015-40 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | no.35(HCS), no.36(HIP) |
| ページ範囲 | pp.259-262 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2015-05-12 (HCS, HIP) |
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