| 講演名 | 2018-11-22 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(広島大), 岡田 剛(広島大), 岡本 泰昌(広島大), 山脇 成人(広島大), 丸野 由希(京都女子大), 中野 高志(奈良先端大), 吉本 潤一郎(奈良先端大), |
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| 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． |
| 抄録(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 andenvironmental 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 exploredfeature selection and supervised machine learning methods suitable for classifying depressed patient and healthycontrol 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 |
| キーワード(英) | magnetic resonance imaging (MRI) / voxel based morphometry (VBM) / machine learning / depressive disorder / biomarker |
| 資料番号 | NC2018-22 |
| 発行日 | 2018-11-15 (NC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE / NC |
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| 開催期間 | 2018/11/22(から1日開催) |
| 開催地（和） | 京都大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | ME, 一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 京相 雅樹(東京都市大) / 平田 豊(中部大) |
| 委員長氏名（英） | Masaki Kyoso(TCU) / Yutaka Hirata(Chubu Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 野村 泰伸(阪大) / 庄野 逸(電通大) |
| 副委員長氏名（英） | Taishin Nomura(Osaka Univ.) / Hayaru Shouno(UEC) |
| 幹事氏名（和） | 永岡 隆(近畿大) / 吉川 大弘(名大) / 吉本 潤一郎(奈良先端大) |
| 幹事氏名（英） | Takashi Nagaoka(Kindai Univ.) / Tomohiro Yoshikawa(Nagoya Univ.) / Junichiro Yoshimoto(NAIST) |
| 幹事補佐氏名（和） | 小林 匠(横浜国大) / 鈴木 康之(阪大) / 稲垣 圭一郎(中部大) / 篠崎 隆志(NICT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Takumi Kobayashi(YNU) / Ｙａｓｕｙｕｋｉ Ｓｕｚｕｋｉ(Osaka Univ.) / Keiichiro Inagaki(Chubu Univ.) / Takashi Shinozaki(NICT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on ME and Bio Cybernetics / Technical Committee on Neurocomputing |
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| 本文の言語 | JPN |
| 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（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 酒井 翠 / Midori Sakai |
| 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） | 高村 真広 / Masahiro Takamura |
| 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） | 岡田 剛 / Go Okada |
| 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） | 岡本 泰昌 / Yasumasa Okamoto |
| 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） | 山脇 成人 / Shigeto Yamawaki |
| 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） | 丸野 由希 / Yuki Maruno |
| 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） | 中野 高志 / Takashi Nakano |
| 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） | 吉本 潤一郎 / Junichiro Yoshimoto |
| 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) |
| 発表年月日 | 2018-11-22 |
| 資料番号 | NC2018-22 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | NC-322 |
| ページ範囲 | pp.1-1(NC), |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2018-11-15 (NC) |