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KAKEN_15K15434seika  
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タイトル
タイトル 行動学的・生理学的データを用いた精神症状の定量化技術の開発  
カナ コウドウガクテキ・セイリガクテキ データ オ モチイタ セイシン ショウジョウ ノ テイリョウカ ギジュツ ノ カイハツ  
ローマ字 Kōdōgakuteki seirigakuteki dēta o mochiita seishin shōjō no teiryōka gijutsu no kaihatsu  
別タイトル
名前 Development of a technology to quantify psychiatric symptoms utilizing behavioral and physiological data  
カナ  
ローマ字  
著者
名前 岸本, 泰士郎  
カナ キシモト, タイシロウ  
ローマ字 Kishimoto, Taishiro  
所属 慶應義塾大学・医学部(信濃町)・講師  
所属(翻訳)  
役割 Research team head  
外部リンク 科研費研究者番号 : 60348745

名前 三村, 將  
カナ ミムラ, マサル  
ローマ字 Mimura, Masaru  
所属 慶應義塾大学・医学部(信濃町)・教授  
所属(翻訳)  
役割 Research team member  
外部リンク 科研費研究者番号 : 00190728

名前 洪, 実  
カナ コウ, ミノル  
ローマ字 Ko, Minoru  
所属 慶應義塾大学・医学部(信濃町)・教授  
所属(翻訳)  
役割 Research team member  
外部リンク 科研費研究者番号 : 50631199

名前 江口, 洋子  
カナ エグチ, ヨウコ  
ローマ字 Eguchi, Yoko  
所属 慶應義塾大学・医学部(信濃町)・研究員  
所属(翻訳)  
役割 Research team member  
外部リンク 科研費研究者番号 : 70649524

名前 藤田, 卓仙  
カナ フジタ, タカノリ  
ローマ字 Fujita, Takanori  
所属 名古屋大学・経済学研究科・寄附講座准教授  
所属(翻訳)  
役割 Research team member  
外部リンク 科研費研究者番号 : 80627646

名前 吉村, 道孝  
カナ ヨシムラ, ミチタカ  
ローマ字 Yoshimura, Michitaka  
所属  
所属(翻訳)  
役割 Research team member  
外部リンク  

名前 北沢, 桃子  
カナ キタザワ, モモコ  
ローマ字 Kitazawa, Momoko  
所属  
所属(翻訳)  
役割 Research team member  
外部リンク  

名前 Liang, Kuo-ching  
カナ  
ローマ字  
所属  
所属(翻訳)  
役割 Research team member  
外部リンク  
Publisher  
出版地
 
出版者
名前  
カナ  
ローマ字  
日付
出版年(from:yyyy) 2018  
出版年(to:yyyy)  
作成日(yyyy-mm-dd)  
更新日(yyyy-mm-dd)  
記録日(yyyy-mm-dd)  
形態
1 pdf  
上位タイトル
名前 科学研究費補助金研究成果報告書  
翻訳  
 
 
2017  
 
開始ページ  
終了ページ  
ISSN
 
ISBN
 
DOI
URI
 
JaLCDOI
NII論文ID
 
医中誌ID
 
その他ID
 
博士論文情報
学位授与番号  
学位授与年月日  
学位名  
学位授与機関  
抄録
精神疾患の重症度を反映するようなバイオマーカーが存在しないため、精神科領域では低い診断の一致度、治療効果の判定が困難、などの問題がある。本研究では、重症度評価の客観的指標に乏しい精神科領域において、音声、画像等の分析技術を用いて、精神症状を定量化するための解析技術が開発できるかの基礎的検討を行った。大うつ病/双極性障害患者に対してインタビューを行い、その際の音声や表情データの収録をおこなった。集まったデータを基に機械学習を行ったところ、うつ病症状の有無、重症度、症状が改善したかを一定の精度で推定できることがわかった。
Since there is no established biomarkers that reflect the severity of psychiatric disorders, there are problems such as low diagnosis agreement, difficulty in understanding the therapeutic effect in psychiatry. In this study, we examined whether it is possible to develop an machine learning algorithm for quantifying psychiatric symptoms using voice and images analyses. We interviewed patients with major depressive disorder/bipolar disorder and videotaped it. Machine learning was performed based on the collected voice/facial image data, and it was found that the presence or absence of depressive symptoms, its severity could be estimated with a certain degree of accuracy.
 
目次

 
キーワード
うつ病  

機械学習  

行動  

生理  
NDC
 
注記
研究種目 : 挑戦的萌芽研究
研究期間 : 2015~2017
課題番号 : 15K15434
研究分野 : 精神神経科学
 
言語
日本語  

英語  
資源タイプ
text  
ジャンル
Research Paper  
著者版フラグ
 
本文URI
 
アクセス条件

 
最終更新日
Dec 21, 2020 09:24:35  
作成日
Nov 12, 2018 15:23:54  
所有者
mediacenter
 
更新履歴
Nov 12, 2018    インデックス を変更
Jul 26, 2019    出版地 場所,出版者 名前,出版者 カナ,出版者 ローマ字,日付 出版年(from:yyyy),日付 出版年(to:yyyy),日付 作成日(yyyy-mm-dd),日付 更新日(yyyy-mm-dd),日付 記録日(yyyy-mm-dd),形態,上位タイトル 名前,上位タイトル 翻訳,上位タイトル 巻,上位タイトル 号,上位タイトル 年,上位タイトル 月,上位タイトル 開始ページ,上位タイトル 終了ページ,ISSN,ISBN,DOI,URI,JaLCDOI,NII論文ID,医中誌ID,その他ID,博士論文情報 学位授与番号,博士論文情報 学位授与年月日,博士論文情報 学位名,博士論文情報 学位授与機関,抄録 内容,目次,キーワード,NDC,注記,言語,資源タイプ,ジャンル,著者版フラグ,本文URI URI,アクセス条件 を変更
Aug 1, 2019    著者 を変更
May 7, 2020    著者 を変更
Dec 21, 2020    プレビュー,本文,抄録 内容 を変更
 
インデックス
/ Public / 科学研究費補助金研究成果報告書 / 2017年度 / 日本学術振興会
 
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