| 講演名 | 2015-05-20 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(金沢医科大), 渡辺 健一郎(金沢医科大), 木原 弘晶(金沢医科大), 川崎 康弘(金沢医科大), |
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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. |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | major depressive disorder / bipolar disorder / near-infrared spectroscopy test / machine learning |
| 資料番号 | HCS2015-40,HIP2015-40 |
| 発行日 | 2015-05-12 (HCS, HIP) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | HCS / HIP / HI-SIGCE |
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| 開催期間 | 2015/5/19(から2日開催) |
| 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 |
| 委員長氏名（和） | 藤田 欣也(東京農工大) / 安藤 英由樹(阪大) |
| 委員長氏名（英） | Kinya Fujita(Tokyo Univ. of Agric. and Tech.) / Hideyuki Ando(Osaka Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 伊藤 京子(阪大) / 松田 昌史(NTT) / 石井 雅博(札幌市大) / 蒲池 みゆき(工学院大) |
| 副委員長氏名（英） | Kyoko Ito(Osaka Univ.) / Masafumi Matsuda(NTT) / Masahiro Ishii(Sapporo City Univ.) / Miyuki Kamachi(Kogakuin Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 井上 智雄(筑波大) / 渡邊 伸行(金沢工大) / 水科 晴樹(NICT) / 新井田 統(KDDI研) / 清河 幸子(名大) |
| 幹事氏名（英） | Tomoo Inoue(Univ. of Tsukuba) / Nobuyuki Watanabe(Kanazawa Inst. of Tech.) / Haruki Mizushina(NICT) / Sumaru Niida(KDDI R&D Labs.) / Sachiko Kiyokawa(Nagoya Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 林 勇吾(立命館大) / 小森 政嗣(阪電通大) / 田中 貴紘(名大) / 吉田 悠(NEC) / 黒木 忍(NTT) / 菅沼 睦(早大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yuugo Hayashi(Ritsumeikan Univ.) / Masashi Komori(Osaka Electro-Comm. Univ.) / Takahiro Tanaka(Nagoya Univ.) / Haruka Yoshida(NEC) / Sinobu Kuroki(NTT) / Mutsumi Suganuma(Waseda Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Human Communication Science / Technical Committee on Human Information Processing / Special Interest Group on Communication Enhancement |
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| 本文の言語 | JPN |
| 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（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 松田 幸久 / Yukihisa Matsuda |
| 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） | 渡辺 健一郎 / Ken-ichiro Watanabe |
| 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） | 木原 弘晶 / Hiroaki Kihara |
| 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） | 川崎 康弘 / Yasuhiro Kawasaki |
| 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.) |
| 発表年月日 | 2015-05-20 |
| 資料番号 | HCS2015-40,HIP2015-40 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | HCS-35,HIP-36 |
| ページ範囲 | pp.259-262(HCS), pp.259-262(HIP), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2015-05-12 (HCS, HIP) |