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アイテム
脳波を用いた機械学習によるうつ病の重症度レベル分類モデルの検討
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/239537
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2395370edc4c3c-0e5b-46cc-8013-8bb4bdecb569
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-MBL24112038.pdf (1.3 MB)
2026年9月19日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, MBL:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-09-19 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | 脳波を用いた機械学習によるうつ病の重症度レベル分類モデルの検討 | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | ヘルスケア | |||||||||||
| 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 | ||||||||||||
| 芝浦工業大学 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 芝浦工業大学 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 芝浦工業大学 | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Shibaura Institute of Technology | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Shibaura Institute of Technology | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Shibaura Institute of Technology | ||||||||||||
| 著者名 |
井上, 健一
× 井上, 健一
× 鈴木, 圭
× 菅谷, みどり
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 近年，鬱病の診断における客観的かつ精度の高い診断支援のために脳波を用いた機械学習による手法が数多く研究されている．従来の研究では健常と鬱の 2 値分類を目的とした機械学習手法が提案されている．しかし，2 値分類では考慮できていない課題がある．例えば，鬱病でも，軽度と重度では自殺のリスクが異なるなどの課題があることから，鬱病の重症度による分類も考慮が必要であるがこうした手法は十分検討されていない．そこで，本研究では脳波を用いた機械学習によるうつ病の重症度レベル分類を目的に，特徴量選択による機械学習モデルの構築を提案する．実現のために，脳波データセットを用いた機械学習による鬱病の重症度レベル分類モデルの構築を行い，分析データとして 116 人の脳波のオープンデータセットを用いた検証を行った．データセットにおける鬱病の重症度は，健常，軽度，中等度，重度の 4 つとし，特徴量選択手法を用いて統計的に有用性の高いものを選択して用いた．ランダムフォレストを用いて鬱病の重症度である健常，軽度，中等度，重度の 4 クラス分類を行った結果，分類精度が 62.9% という結果が得られた． | |||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
| 収録物識別子 | AA11851388 | |||||||||||
| 書誌情報 |
研究報告モバイルコンピューティングと新社会システム（MBL） 巻 2024-MBL-112, 号 38, p. 1-5, 発行日 2024-09-19 |
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| ISSN | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8817 | |||||||||||
| 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 | |||||||||||
