| 研究課題/領域番号 |
20K21567
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| 研究機関 | 東京医科歯科大学 |
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研究代表者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2020-07-30 – 2023-03-31
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| キーワード | 統合失調症 / 脳画像 / 自然言語処理 |
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| 研究実績の概要 |
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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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
3: やや遅れている
理由
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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| 今後の研究の推進方策 |
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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| 次年度使用額が生じた理由 |
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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