ディープラーニングの手法を用いた人工知能による認知症患者のバウムテストの評価補助

• Project/Area Number: 23K18982
• Research Category: Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: 0110:Psychology and related fields
• Research Institution: Osaka Metropolitan University
• Principal Investigator: 丸田 純平 大阪公立大学, 大学院医学研究科, 講師 (60980761)
• Project Period (FY): 2023-08-31 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2024: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000); Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
• Keywords: データ収集 / データクレンジング / 図形描画試験 / 人工知能

Outline of Research at the Start

老年精神医学領域においてバウムテストは認知機能障害や抑うつなどを評価できる有用な心理検査であるが、検査結果の解釈には専門的な知識と経験が必要であり、主観的な要素が多いという課題がある。これまでバウムテストは画像解析による客観的評価手法の開発が試みられてきたが、老年精神医学領域において検証された例は乏しかった。本研究ではディープラーニングの手法をバウムテストの評価に応用し、認知症患者のバウムテスト画像と神経心理学的検査所見の関係についてディープラーニングの手法を用いた人工知能に学習させ、認知症患者のバウムテストの客観的評価や解釈補助を目指す。

Outline of Annual Research Achievements

2023年度はデータ収集を中心に行い、地域在住高齢者476例である。バウムテスト画像および神経心理学的検査所見を収集しており、試験的にバウムテスト画像とK6スコア総点について学習済みConvolutional Neural Network(CNN)のTransfer learningを行う予定である。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

当初予定していた数量のデータを収集できた。

Strategy for Future Research Activity

データ収集がほぼ終了したため、今後はデータクレンジングや人工知能の学習を行う予定である。