認知症検査画像の描画過程を活用した深層学習による症状予測

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2025-08-28
• タイトル / 言語: ja
• タイトル: 認知症検査画像の描画過程を活用した深層学習による症状予測
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Symptom Prediction of Dementia Test Images Using Deep Learning with Drawing Process
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [オリジナル論文] 認知症，画像分類，Vision Transformer
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 横浜国立大学大学院理工学府数物・電子情報系理工学専攻
• 著者所属: 横浜国立大学大学院理工学府数物・電子情報系理工学専攻
• 著者所属: 株式会社ワコム
• 著者所属: 株式会社ワコム
• 著者所属: 横浜国立大学ダイバーシティ戦略推進本部／横浜国立大学総合学術高等研究院
• 著者所属: 横浜国立大学大学院工学研究院／横浜国立大学総合学術高等研究院
• 著者所属: 横浜国立大学大学院工学研究院／横浜国立大学総合学術高等研究院
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Mathematics, Physics, Electrical Engineering and Computer Science, Graduate School of Engineering Science, Yokohama National University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Mathematics, Physics, Electrical Engineering and Computer Science, Graduate School of Engineering Science, Yokohama National University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Wacom Co. Ltd.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Wacom Co. Ltd.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Diversity Strategy Promotion Headquarters, Yokohama National University / Institute for Multidisciplinary Science, Yokohama National University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering, Yokohama National University / Institute for Multidisciplinary Science, Yokohama National University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering, Yokohama National University / Institute for Multidisciplinary Science, Yokohama National University
• 著者名: 山口,侑真; 志村,翼; 坪田,直邦; 上原,修; 福榮,太郎; 下野,誠通; 中田,雅也
• 著者名(英): Yuma Yamaguchi; Tsubasa Shimura; Tadakuni Tubota; Osamu Uehara; Taro Fukue; Tomoyuki Shimono; Masaya Nakata
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 認知症の早期診断が重要視される中，安価で簡便な認知機能評価技術の実現が求められている．TMT（Trail Making Test）描画検査は，低コストで簡便な認知機能評価手法として広く利用されているが，紙ベースの検査であるため，評価に有用な描画過程を十分に活用できていない課題がある．本論文では，TMT検査のデジタル化を通じて取得可能になった描画過程データを活用した，認知症の症状の有無を予測する機械学習モデルを構築する．具体的には，描画過程を反映したTMT検査画像を構築し，Vision Transformerを画像分類モデルとして使用する．描画過程データを新たに取り入れることで分類精度が向上することを実証するとともに，Vision TransformerがTMT検査画像の分類に適していることを示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Early diagnosis of dementia is important, and there is a demand for the realization of inexpensive and simple cognitive function evaluation technology. The Trail Making Test (TMT) drawing test is widely used as a low-cost and simple cognitive function evaluation method, but it is a paper-based test, and there is a challenge that the useful drawing process for evaluation is not sufficiently utilized. In this paper, we propose a prediction technology for the presence of symptoms of dementia using drawing process data that has become available through the digitalization of the TMT test. Specifically, we construct TMT test images reflecting the drawing process and use Vision Transformer as an image classification model. We demonstrate that the classification accuracy is improved by incorporating the drawing process data and that Vision Transformer is suitable for classifying TMT test images.
• 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: AA11464803
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM）; 巻 18, 号 3, p. 68-81, 発行日 2025-08-28
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7780
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会