| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-11-22 13:30 構造的MRIデータに基づく抑うつエピソード発症予測に関する予備検討 ○酒井 翠（京都女子大）・高村真広・岡田 剛・岡本泰昌・山脇成人（広島大）・丸野由希（京都女子大）・中野高志・吉本潤一郎（奈良先端大）  NC2018-22 |
|
| 抄録 | （和） | 持続的な抑うつ症状と興味の喪失によって特徴づけられる精神疾患であるうつ病は，遺伝的要因や環境的 要因によって誘発される神経生理的な異常であるとは考えられている一方で，多様な病態が精度の高い診断を実現す るためのバイオマーカの確立を難しくしている．本研究では，特に抑うつエピソード発症早期のうつ病に焦点を当て， うつ病患者群と健常対象群から撮像した構造MRI データからこれら２群を精度良く識別するために適した特徴量選択 方法や機械学習法について検討した． |
| （英） | Depressive disorder (depression) is a psychiatric disorder characterized by persistent depressive symp- toms and loss of interest, which is thought to be a neurophysiological abnormality induced by genetic factors and environmental factors. On the other hand, various disease states of depression make it difficult to establish diag- nositic biomarkers with high accuracy. In this study, focusing on an early onset of depression episode, we explored feature selection and supervised machine learning methods suitable for classifying depressed patient and healthy control groups from their structual magnetic resonance images. |
|
| キーワード | （和） | 磁気共鳴画像 / Voxel Based Morphometry (VBM) / 機械学習 / うつ病 / バイオマーカ / / / |
| （英） | magnetic resonance imaging (MRI) / voxel based morphometry (VBM) / machine learning / depressive disorder / biomarker / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 322, NC2018-22, pp. 1-1, 2018年11月. | |
| 資料番号 | NC2018-22 | |
| 発行日 | 2018-11-15 (NC) | |
| ISSN | 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 | NC2018-22 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE NC |
| 開催期間 | 2018-11-22 - 2018-11-22 |
| 開催地（和） | 京都大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | ME, 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2018-11-MBE-NC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 構造的MRIデータに基づく抑うつエピソード発症予測に関する予備検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Preliminary study on predicting depressive episode onset based on structural MRI data |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 磁気共鳴画像 / magnetic resonance imaging (MRI) |
| キーワード(2)（和/英） | Voxel Based Morphometry (VBM) / voxel based morphometry (VBM) |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(4)（和/英） | うつ病 / depressive disorder |
| キーワード(5)（和/英） | バイオマーカ / biomarker |
| 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） | 酒井 翠 / Midori Sakai / サカイ ミドリ |
| 第1著者 所属（和/英） | 京都女子大学 (略称： 京都女子大) Kyoto Women's University (略称： Kyoto Women's Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高村 真広 / Masahiro Takamura / タカムラ マサヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） | 広島大学 (略称： 広島大) Hiroshima University (略称： Hiroshima Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岡田 剛 / Go Okada / オカダ ゴウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 広島大学 (略称： 広島大) Hiroshima University (略称： Hiroshima Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岡本 泰昌 / Yasumasa Okamoto / オカモト ヤスマサ |
| 第4著者 所属（和/英） | 広島大学 (略称： 広島大) Hiroshima University (略称： Hiroshima Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山脇 成人 / Shigeto Yamawaki / ヤマワキ シゲト |
| 第5著者 所属（和/英） | 広島大学 (略称： 広島大) Hiroshima University (略称： Hiroshima Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 丸野 由希 / Yuki Maruno / マルノ ユウキ |
| 第6著者 所属（和/英） | 京都女子大学 (略称： 京都女子大) Kyoto Women's University (略称： Kyoto Women's Univ.) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中野 高志 / Takashi Nakano / ナカノ タカシ |
| 第7著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉本 潤一郎 / Junichiro Yoshimoto / ヨシモト ジュンイチロウ |
| 第8著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-11-22 13:30:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2018-22 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.322 |
| ページ範囲 | p.1 |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2018-11-15 (NC) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]