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

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2019-06-10
• タイトル: 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
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Mental Disorder Diagnosis Based on fMRI Images by Deep Privileged Attribute Model
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 神戸大学大学院システム情報学研究科
• 著者所属: 神戸大学大学院システム情報学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of System Informatics, Kobe University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of System Informatics, Kobe University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of System Informatics, Kobe University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of System Informatics, Kobe University
• 著者名: 草野, 航希; 田代, 哲生; 松原, 崇; 上原, 邦昭
• 著者名(英): Koki, Kusano; Tetsuo, Tashito; Takashi, Matsubara; Kuniaki, Uehara
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 機械学習ベースの精神疾患診断は，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．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: 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£MRI 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.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10505667
• 書誌情報: 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2019-MPS-123, 号 22, p. 1-6, 発行日 2019-06-10
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8833
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会