2021 Fiscal Year Research-status Report
グラフ理論と自然言語処理技術を用いた統合失調症の脳内単語ネットワーク解析
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20K21567
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Research Institution | Tokyo Medical and Dental University |
Principal Investigator |
高橋 英彦 東京医科歯科大学, 大学院医歯学総合研究科, 教授 (60415429)
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Project Period (FY) |
2020-07-30 – 2023-03-31
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Keywords | 統合失調症 / 脳画像 / 自然言語処理 |
Outline of Annual Research Achievements |
対象は統合失調症患者で、臨床・心理データに加え、脳MRIを取得した。被験者に自然動画刺激を提示し、全脳活動を3TのfMRIによって記録した。動画に含まれる単語のラベル時系列(入力データ)と脳活動(出力データ)から、重み係数を求める。この過程で、単語をベクトルに変換する自然言語処理技術Word2Vecを用いた。1単語を1000次元のベクトルに変換した。次に300個の単語のベクトルを並べた300語×1000次元の行列を用意し、上記で求めた重みづけ行列を乗じることで、300語×脳内のボクセルの数の脳内単語ベクトル行列を求めた。各行の脳内単語ベクトルの任意の2語の組み合わせの類似度を表した行列を得た。この行列から、ある類似度の閾値で0か1にbinarizeして隣接行列を作成し、グラフ理論による脳内の単語表象のネットワーク解析を行った。機能分離(cluster coefficient)、機能統合(characteristic path length)、情報伝達効率(small worldness)といったネットワークの指標を健常者、統合失調症のそれぞれの群で算出した。 健常者と比べ、統合失調症では情報伝達効率(small worldness)の低下を認めた。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
新型コロナウィルス感染症蔓延のため、研究協力者との打ち合わせ、解析プログラムの改訂がやや遅れた
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Strategy for Future Research Activity |
研究協力者との打ち合わせ、解析プログラムの改訂を進め、グラフ理論による脳内の単語表象のネットワーク解析の結果を固め、論文作成、投稿する。
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Causes of Carryover |
新型コロナウィルス感染症の蔓延で、対人的な実験、データ収集が困難となったことに加えて、研究協力者とのデータの共有、打ち合わせが遅延したため。 2022年度は、物品費:839734円 統計ソフト ノートPC, 人件費:3000000円 研究補助者、被検者謝金、旅費:国内学会成果発表 300000円、その他:論文掲載料 300000円
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Research Products
(7 results)