スパースモデリングを用いた自閉症スペクトラムの構造推定
Publicly Offered Research
Project Area | Initiative for High-Dimensional Data-Driven Science through Deepening of Sparse Modeling |
Project/Area Number |
26120529
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
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Allocation Type | Single-year Grants |
Review Section |
Complex systems
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Research Institution | Tokyo University of Science |
Principal Investigator |
市川 寛子 東京理科大学, 理工学部, 講師 (60540367)
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Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2016-03-31
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Project Status |
Completed (Fiscal Year 2015)
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Budget Amount *help |
¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2015: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2014: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
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Keywords | スパースモデリング / NIRS / SVM |
Outline of Annual Research Achievements |
本研究は,スパースモデリングを用いて,NIRS(近赤外分光法)による脳活動計測データと,医療現場で既に活用されている質問紙検査等の心理指標とを統合し,自閉症スペクトラム障害(Autism Spectrum Disorder: ASD)の理解を進めることを目的とした. H27年度は,課題3として複数の変数を同時に扱うスパースモデリングによってスペクトルの構造を検討するため,生理指標データを予備的に取得した.課題2において行動指標から心理指標を予測する際,データ内に複数のクラスタ構造があったため,課題3を進めるとともに課題2の結果を基にクラスタの記述を試みた.各クラスタに含まれるデータ点の個数に均衡が取れていない場合でも,適切にクラスタを記述する手法を検討した. 領域推進においては,他の研究計画,および公募班との研究打ち合わせを行い,領域内連携を加速した.特に,既に他のスパースモデリングを用いて解析されたデータを心理統計手法を用いて再検討した研究によって,心理学分野の研究にスパースモデリングを根付かせる動機を得,今後の研究展開の計画を立てることができた.
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Research Progress Status |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
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Strategy for Future Research Activity |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
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Report
(2 results)
Research Products
(7 results)
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[Journal Article] ifferences in the pattern of hemodynamic response to self-face and stranger-face images in adolescents with Anorexia Nervosa: A near-infrared spectroscopic study2015
Author(s)
Inoue, T., Sakuta, Y., Shimamura, K., Ichikawa, H., Kobayashi, M., Otani, R., Yamaguchi, M. K., Kanazawa, S., Kakigi, R., & Sakuta, R.
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Journal Title
PLOS ONE
Volume: 10(7)
Issue: 7
Pages: e0132050-e0132050
DOI
Related Report
Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
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[Journal Article] Novel method to classify hemodynamic response obtained using multi-channel fNIRS measurements into two groups: Exploring the combinations of channels.2014
Author(s)
Ichikawa, H., Kitazono, J., Nagata, K., Manda, A., Shimamura, K., Sakuta, R., Okada, M., Yamaguchi, M. K., Kanazawa, S., & Kakigi, R.
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Journal Title
Frontiers in Human Neuroscience
Volume: 8:480
Pages: 1-10
DOI
Related Report
Peer Reviewed / Open Access / Acknowledgement Compliant
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[Journal Article] Hemodynamic response of children with attention-deficit and hyperactive disorder (ADHD) to emotional facial expressions.2014
Author(s)
Ichikawa, H., Nakato, E., Kanazawa, S., Shimamura, K., Sakuta, Y., Sakuta, R., Yamaguchi, M.K., & Kakigi, R.
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Journal Title
Neuropsychologia
Volume: 63
Pages: 51-58
DOI
Related Report
Peer Reviewed / Open Access / Acknowledgement Compliant
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[Presentation] Novel application of Support Vector Machines to classify hemodynamic response obtained by multi-channel NIRS measurement2014
Author(s)
Ichikawa, H., Kitazono, J., Nagata, K., Manda, A., Shimamura, K., Sakuta, R., Okada, M., Yamaguchi, M. K., Kanazawa, S., & Kakigi, R.
Organizer
fNIRS2014
Place of Presentation
Montreal, Canada
Year and Date
2014-10-10
Related Report
Int'l Joint Research
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