| 研究課題/領域番号 |
19K14300
|
|---|
| 研究種目 |
若手研究
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 審査区分 |
小区分09060:特別支援教育関連
|
|---|
| 研究機関 | 熊本大学 |
|---|
研究代表者 |
安村 明 熊本大学, 大学院人文社会科学研究部(文), 准教授 (60723468)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
|
| 研究課題ステータス |
中途終了 (2021年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2019年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
|
|---|
| キーワード | 発達障害 / 前頭前野 / ADHD / ASD / 発達 / 小児 / 高齢者 / 脳機能計測 / 加齢 / バイオマーカー / 機械学習 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
発達障害のうち不注意や多動・衝動性といった特異性を呈するADHD児の重症度について、脳機能計測法を用いて定量化する手法を考案した。さらに、機械学習を解析に適用することで飛躍的に診断予測精度を向上させた。本研究では、さらに他の発達障害であるASDの重症度測定法を加えることで、両者の鑑別診断補助システムを開発することを目的とする。ADHDとASDでは中核症状や介入方法は全く異なるが、主観的には同じ発達障害として混同されやすく判別が困難なため、本システムの有用性は非常に高いといえる。また、小児に加えて成人や健常高齢者を比較対象とすることで、加齢に伴う経時的変化に対応するシステムを構築する。
|
| 研究成果の概要 |
実行機能のうち、前頭葉が関わる抑制機能や固執性に着目し、発達障害のうちADHDおよびASDの鑑別診断補助システムを開発することを目的とした。また、小児に加えて成人や健常高齢者を比較対象とすることで、加齢に伴う経時的変化に対応するシステムの構築を目指した。研究成果として、小児から成人、高齢者にかけてのダイナミックな認知機能の変化について多角的に明らかにすることができた。また、査読付きの学術雑誌に7件採択され、15件の学会発表やシンポジウムを行い、国際学会にて1件のbest presentation awardの受賞、国内学会にて1件の発表賞を受賞したことは、特筆すべき業績である。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
これまで、十分な報告がなされていなかった、小児から成人、高齢者にかけてのダイナミックな認知機能の変化について多角的に明らかにすることができた。
|
