| 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 | 2019-06-17 17:35 深層特権属性モデルによるfMRI画像に基づく精神疾患診断 ○草野航希・田代哲生・松原 崇・上原邦昭（神戸大）  NC2019-12 |
|
| 抄録 | （和） | 機械学習ベースの精神診断疾患には，バイオマーカーの発見や内部メカニズムの理解に役立つことが期待されている．最近の研究では，時系列データに有効なLSTMや，疾患に寄与した部位の特定を行えるようなモデルであるDGMを用いた診断手法が提案されてきた．私達のグループは，画像と疾患の有無のみを用いて深層状態空間モデルによりfMRI画像をモデル化し，従来よりも高い性能を発揮した．本論文では，訓練において特権属性を使うことが可能なモデルを提案する．これにより，性別や年齢による影響をより明らかにし，性能の向上が期待される．また，状態空間モデルの特徴である時間的に変化する脳活動を捉え，疾患に関連する脳領域の特定も可能である． |
| （英） | Machine learning-based accurate diagnosis of mental disorders is expected to support finding their biomarkers and understanding their underlying mechanism. Recent studies employed LSTM that effectively deals with time series data and DGM that identify brain regions contributed diagnosis mental disorder. Our group employed deep state-space modeling of fMRI data using only images and labels and perform better than above method. Thereby it is expected to improve the performance and reveal the effect of gender and age. Moreover it can extract complex feature, capture time-varying nature of the brain activities and identifies brain regions related to the disorders. | |
| キーワード | （和） | 精神疾患診断 / 深層生成モデル / 特権属性 / / / / / |
| （英） | mental disorder diagnosis / deep generative model / privileged attribute / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 88, NC2019-12, pp. 45-50, 2019年6月. | |
| 資料番号 | NC2019-12 | |
| 発行日 | 2019-06-10 (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 | NC2019-12 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC IBISML IPSJ-MPS IPSJ-BIO |
| 開催期間 | 2019-06-17 - 2019-06-19 |
| 開催地（和） | 沖縄科学技術大学院大学 |
| 開催地（英） | Okinawa Institute of Science and Technology |
| テーマ（和） | NC、機械学習によるバイオデータマイニング、一般 |
| テーマ（英） | Neurocomputing, Machine Learning Approach to Biodata Mining, and General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2019-06-NC-IBISML-MPS-BIO |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深層特権属性モデルによるfMRI画像に基づく精神疾患診断 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Mental Disorder Diagnosis Based on fMRI Images by Deep Privileged Attribute Model |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 精神疾患診断 / mental disorder diagnosis |
| キーワード(2)（和/英） | 深層生成モデル / deep generative model |
| キーワード(3)（和/英） | 特権属性 / privileged attribute |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 草野 航希 / Koki Kusano / クサノ コウキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田代 哲生 / Tetsuo Tashiro / タシロ テツオ |
| 第2著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松原 崇 / Takashi Matsubara / マツバラ タカシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 上原 邦昭 / Kuniaki Uehara / ウエハラ クニアキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-06-17 17:35:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2019-12 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.88 |
| ページ範囲 | pp.45-50 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-06-10 (NC) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]