| 研究課題/領域番号 |
23K24935
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| 補助金の研究課題番号 |
22H03680 (2022-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2022-2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61060:感性情報学関連
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| 研究機関 | 芝浦工業大学 |
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研究代表者 |
島崎 みどり (菅谷みどり) 芝浦工業大学, 工学部, 教授 (50434288)
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| 研究分担者 |
木村 昌臣 芝浦工業大学, 工学部, 教授 (30384027)
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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 |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
17,810千円 (直接経費: 13,700千円、間接経費: 4,110千円)
2024年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2023年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2022年度: 10,270千円 (直接経費: 7,900千円、間接経費: 2,370千円)
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| キーワード | うつ病 / 脳波 / 機械学習 / うつ病の重症度 / うつ病の個人差 / 精神疾患 / 診断支援 / うつ病モデル / 発達障害 / 生体計測 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
精神患者数は増加がみられる一方，精神状態の診察は対話や検査紙による問診が主で客観性が十分ではない．本研究では，精神状態の検査を簡易計測にて効率的かつ効果的に客観的な審査を行うための計測方法および機械学習手法を確立し，実証的に利用できることを目的としている．我々は脳波計（EEG）による簡易生体計測センサから取得される生体計測データを用い機械学習にて精神モデルの構築を行い，そのモデルを用いた診断支援情報を提供した．実現にあたり， 複数のチャンネルから，単一チャネルでの機械学習において，高い精度を達成した．また，重症度，個人差，不一致といった新しい発見をもとにしたアルゴリズム開発を行う．
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