| Project/Area Number |
20K07950
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 52030:Psychiatry-related
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| Research Institution | Jichi Medical University |
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Principal Investigator |
Suda Shiro 自治医科大学, 医学部, 教授 (40432207)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岡田 剛史 自治医科大学, 医学部, 講師 (20742844)
塩田 勝利 自治医科大学, 医学部, 教授 (40398516)
安田 学 自治医科大学, 医学部, 講師 (40468343)
西依 康 自治医科大学, 医学部, 講師 (40749529)
加藤 梨佳 自治医科大学, 医学部, 客員研究員 (50759941)
小林 聡幸 自治医科大学, 医学部, 教授 (70296101)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2022: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2020: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
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| Keywords | 絵画療法 / deep learning解析 / 芸術療法 / 統合失調症 / 双極症 / うつ病 / 双極性障害 |
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| Outline of Research at the Start |
1977年1月から2018年12月までの期間に自治医科大学附属病院精神科に入院した患者のうち、入院期間中に絵画療法に参加し絵画を作成したものを対象とする。入院患者の疾患は統合失調症、うつ病、双極性障害が中心である。また、対照群として、同じく絵画療法に参加し絵画を作成した病棟スタッフを対象とする。
絵画はスキャンを行い電子データ化した後にdeep learningを用いた解析を行い、臨床情報との関連を網羅的に検索、疾患特異的な要素を検出する。解析は、株式会社Lightblue Technologyと共同して実施する。
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| Outline of Final Research Achievements |
Drawings by patients with psychiatric disorders are considered to reflect the patients mental state as well as the disorders that affected the patients. We conducted a deep learning analysis for drawings by patients with psychiatric disorders and found that the Drawings could predict the disorders of the patients including schizophrenia, bipolar disorder and depression with 40-50% of precision. Further analyses are needed to raise the precision.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究の成果は、精神疾患の新たな診断補助アルゴリズム開発の端緒となる可能性を秘めており、精神疾患の遠隔診断や、病識を欠き通院が困難である患者の補助診断、言語的コミュニケーションが困難な患者の補助診断に有用な技術、新たな特許取得につながる成果が得られることが期待される。本技術の開発は患者向けのみならず、一般向けアプリケーションの作成へと発展する可能性があり、高い学術的創造性を有すると共に大きな経済効果も期待される。
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