| 研究課題/領域番号 |
22K07585
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分52030:精神神経科学関連
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| 研究機関 | 福島県立医科大学 |
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研究代表者 |
丹羽 真一 福島県立医科大学, 公私立大学の部局等, 博士研究員 (30110703)
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| 研究分担者 |
稲富 宏之 京都大学, 医学研究科, 教授 (10295107)
澤田 欣吾 東京大学, 相談支援研究開発センター, 助教 (30829205)
岩田 基 大阪公立大学, 大学院情報学研究科, 准教授 (70316008)
永井 邦芳 名古屋学芸大学, 看護学部, 教授 (70402625)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2022年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | バウム画 / 普通画 / 陽性画 / 陰性画 / 異形画 / ゲシュタルト / AI / 深層学習 / ＡＩ / UBOM / バウム・テスト / 臨床精神医学 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
臨床系研究者と機械学習を専門とする工学系研究者によるチームを形成し、研究分担者の稲富・岩田がこれまでに進めた機械学習によるバウム画の自動判定法を基礎に、表象系が投影されたバウム画像を機械学習により自動判定する方法を精緻化し、自動判定結果と臨床情報解析結果とを総合することにより自動判定結果の意味づけを確かにし、行動・生活機能評価などの外的基準による妥当性検証を行った上で、技術化された方法を実用化し臨床に利用しやすいものとして提供しようとする。
基本的意義は、精神医学・精神科医療に画像自動判定の技術を取り入れ実用化するものである。この方法を精神科医療に実装することで、その有用性を高めることもできる。
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| 研究成果の概要 |
収集したバウム画1008画のうち健康な人の中の278画をのぞく730画を、臨床系分担研究者４名のうち3名以上が一致した結果として評価した。この730画の表現特徴と画型分類の評価結果を次の2つの方法で解析した。一つは臨床系４者による臨床データとバウム画評価の間の関連を検討で、バウム画の臨床的意味を解析した。もう一つは、工学系研究者によるAIによる深層学習の手法でバウム画の評価を行う解析をおこなった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
表象系が投影されたバウム画像をＡＩによる深層学習により自動判定する方法を精緻化し、自動判定結果と臨床情報解析結果とを解析し、さらにその解析結果と人間によるバウム画評価と臨床情報の関係の解析結果とを総合することにより自動判定結果の意味づけを確かにし、技術化された方法を実用化して臨床に利用しやすいものとして提供し精神医学における診断の客観性を高め、また精神医学におけるＡＩの活用領域を広げるものである。
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