Research and development of machine learning model building and diagnostic support system using physiological indicators of mental disorders

• Project/Area Number: 23K24935
• Project/Area Number (Other): 22H03680 (2022-2023)
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund (2024); Single-year Grants (2022-2023)
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61060:Kansei informatics-related
• Research Institution: Shibaura Institute of Technology
• Principal Investigator: 島崎 みどり (菅谷みどり) 芝浦工業大学, 工学部, 教授 (50434288)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 木村 昌臣 芝浦工業大学, 工学部, 教授 (30384027)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥17,810,000 (Direct Cost: ¥13,700,000、Indirect Cost: ¥4,110,000); Fiscal Year 2024: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000); Fiscal Year 2023: ¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000); Fiscal Year 2022: ¥10,270,000 (Direct Cost: ¥7,900,000、Indirect Cost: ¥2,370,000)
• Keywords: うつ病 / 脳波 / 機械学習 / うつ病の重症度 / うつ病の個人差 / 精神疾患 / 診断支援 / うつ病モデル / 発達障害 / 生体計測

Outline of Research at the Start

精神患者数は増加がみられる一方，精神状態の診察は対話や検査紙による問診が主で客観性が十分ではない．本研究では，精神状態の検査を簡易計測にて効率的かつ効果的に客観的な審査を行うための計測方法および機械学習手法を確立し，実証的に利用できることを目的としている．我々は脳波計（EEG）による簡易生体計測センサから取得される生体計測データを用い機械学習にて精神モデルの構築を行い，そのモデルを用いた診断支援情報を提供した．実現にあたり， 複数のチャンネルから，単一チャネルでの機械学習において，高い精度を達成した．また，重症度，個人差，不一致といった新しい発見をもとにしたアルゴリズム開発を行う．