2018 Fiscal Year Research-status Report
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18K18701
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
竹村 和久 早稲田大学, 文学学術院, 教授 (10212028)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岩滿 優美 北里大学, 医療系研究科, 教授 (00303769)
横田 正夫 日本大学, 文理学部, 教授 (20240195)
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| Project Period (FY) |
2018-06-29 – 2021-03-31
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| Keywords | 描画 / 樹木画 / 投影法 / 画像解析 / 統合失調症 / フーリエ解析 / ウェーブレット解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、臨床の現場で用いられることの多い、樹木画や人物画に関する描画法における
統計的画像分析の方法を開発し、その方法に基づいて精神科医や臨床心理学者との連携の
もとに新しく開発した方法の臨床的利用の検討を行い、臨床現場での心理評価や診断の補
助手段としての利用法を検討することを目的とした。 本研究では、描画を、フーリエ解析、ウェーブレット解析、ファジィロジック分析などの統計的画像解析の観点から統一的かつ計量的に分析し、より客観的な分析を行った。本研究では、統合失調症患者の描画を解析することを試みた。
本研究では、本年度は、一般成人、成人の精神疾患患者（統合失調症の入院患者、その他の心理症状で通院する患者）を対象にして、樹木画の描画法でのデータを、スキャナーを用いて画像として取込み、画像情報に特異値分解などの解析を実施する方法を開発した。まず、基本的分析として、特異値分解を行うが、ここでは、描画の集合を画像の各ピクセルの濃度値（0:白から255:黒）を要素とする行列と見なして特異値分解の手法を適用する。行が「画像データにおけるピクセルの位置（以下描画座標と記述する）」に対応し、列が「対象者の描いた描画」に対応する行列を作成し、特異値分解を行った。このように、描画を画像情報をもつ行列として捉えて、近年成果の著しい統計的画像解析を行うことによって、測定、分析、解釈の客観性をある程度高め、心理評価や診断の際の補助手段として使用できるかについての検討を行った。本研究の結果は、様々な形での書籍、論文、学会発表などを通じて公刊がなされている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究では統合失調症患者のデータを取得して分析を試みたがまだ十分な数が得られていない点があげられる。分析方法の研究については順調に進展している。
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究では、描画を、フーリエ解析、ウェーブレット解析、ファジィロジック分析などの統計的画像解析の観点から統一的かつ計量的に分析し、より客観的な分析を行い、合失調症患者の描画を解析することを試みたが、データ数がまだ十分ではなく、さらに病院などに行って収集を試みる。また、描画の画像解析についての新しい方法の試みを今後行い、描画の形成過程についてもデータの取得を行い、分析を行う予定である。
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| Causes of Carryover |
統合失調症患者のデータ取得等に遅れが生じてそのために使用額の変更が生じた。そのために次年度使用額が生じた。
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| Remarks |
各自のWEBを紹介した。
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