深層学習を用いた安静時機能的MRIからの汎用特徴量抽出

2020 年度 実績報告書

• 研究領域: 人工知能と脳科学の対照と融合
• 研究課題/領域番号: 19H04998
• 研究機関: 国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター
• 研究代表者: 山下 祐一 国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター, 神経研究所 疾病研究第七部, 室長 (40584131)
• 研究期間 (年度): 2019-04-01 – 2021-03-31
• キーワード: 計算論的精神医学 / 深層学習 / ニューラルネットワーク / 精神疾患

研究実績の概要

本研究課題では、安静時機能的磁気共鳴画像(rsfMRI) データを高解像度(voxel-based)・階層性・非線形性を伴いながら、深層ニューラルネットワーク（DNN）を用いて解析する技術を用いて、(1)脳活動の個人特徴や認知的特性を反映しうる汎用特徴量抽出技術の開発を行い、(2)開発した汎用特徴量抽出技術を健常者から精神疾患を対象として適用し、rsfMRIデータから患者個々人の診断・疾患予後・治療反応性予測などを総合的に評価する、精神疾患の評価法開発を探索的に検討した。
申請者らがこれまで開発した高解像度(voxel-based)のrsfMRIデータをDNNで解析する技術を用いて、脳活動の個人特徴や認知的特性を反映しうる汎用特徴量抽出技術の開発を試みた。具体的には、CNNに、rsfMRIの各フレーム（一般的なrsfMRIは10-15分間の撮像時間に対して100-200フレームのMRI画像で構成される）のオリジナル画像（約15万次元）を入力し、出力として"入力画像が誰のものであるか"という個人識別をするよう学習を行った。結果として、学習では経験していない未知のサンプル被験者の脳活動（つまり複数のフレーム画像で構成されるrsfMRI画像）を、一人の個人に由来すると認識した上で、学習で経験した人の特徴の組み合わせとして表現できることが確認された。続いて、開発した個人識別CNNによって抽出した特徴量を用いて、精神疾患（統合失調症）の診断予測を行ったところ、従来の機能的結合解析に基づく特徴量と同等以上の有効性を持つことが確認できた。
本研究で開発した汎用特徴量抽出技術を、統合失調症以外の幅広い精神疾患を対象として適用することで、rsfMRIデータから患者個々人の診断・疾患予後・治療反応性予測などを総合的に評価する、精神疾患の評価法開発に役立つ可能性が期待される。

現在までの達成度 (段落)

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

研究成果

• [雑誌論文] Paradoxical sensory reactivity induced by functional disconnection in a robot model of neurodevelopmental disorder (2021)
  • 著者名/発表者名: Idei Hayato、Murata Shingo、Yamashita Yuichi、Ogata Tetsuya
  • 雑誌名: Neural Networks 巻: 138 ページ: 150～163
  • DOI: 10.1016/j.neunet.2021.01.033
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Neural network modeling of altered facial expression recognition in autism spectrum disorders based on predictive processing framework (2021)
  • 著者名/発表者名: Takahashi Yuta、Murata Shingo、Idei Hayato、Tomita Hiroaki、Yamashita Yuichi
  • 雑誌名: PsyArXiv 巻: pt4jb ページ: pt4jb
  • DOI: 10.31234/osf.io/pt4jb
  • オープンアクセス
• [雑誌論文] Psychiatric disorders as failures in the prediction machine (2021)
  • 著者名/発表者名: Yamashita Yuichi
  • 雑誌名: Psychiatry and Clinical Neurosciences 巻: 75 ページ: 1～2
  • DOI: 10.1111/pcn.13173
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Computational Psychiatry Research Map (CPSYMAP): A New Database for Visualizing Research Papers (2020)
  • 著者名/発表者名: Kato Ayaka、Kunisato Yoshihiko、Katahira Kentaro、Okimura Tsukasa、Yamashita Yuichi
  • 雑誌名: Frontiers in Psychiatry 巻: 11 ページ: 578706
  • DOI: 10.3389/fpsyt.2020.578706
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Three-dimensional convolutional autoencoder extracts features of structural brain images with a “diagnostic label-free” approach: Application to schizophrenia datasets (2020)
  • 著者名/発表者名: Yamaguchi Hiroyuki、Hashimoto Yuki、Sugihara Genichi、Miyata Jun、Murai Toshiya、Takahashi Hidehiko、Honda Manabu、Hishimoto Akitoyo、Yamashita Yuichi
  • 雑誌名: bioRxiv 巻: 2020 ページ: 08.24.213447
  • DOI: 10.1101/2020.08.24.213447
  • オープンアクセス
• [雑誌論文] Deep Feature Extraction for Resting-State Functional MRI by Self-Supervised Learning and Application to Schizophrenia Diagnosis (2020)
  • 著者名/発表者名: Hashimoto Yuki、Ogata Yosuke、Honda Manabu、Yamashita Yuichi
  • 雑誌名: bioRxiv 巻: 2020 ページ: 08.22.260406
  • DOI: 10.1101/2020.08.22.260406
  • オープンアクセス
• [雑誌論文] Homogeneous Intrinsic Neuronal Excitability Induces Overfitting to Sensory Noise: A Robot Model of Neurodevelopmental Disorder (2020)
  • 著者名/発表者名: Idei Hayato、Murata Shingo、Yamashita Yuichi、Ogata Tetsuya
  • 雑誌名: Frontiers in Psychiatry 巻: 11 ページ: 762
  • DOI: 10.3389/fpsyt.2020.00762
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Retrospective surprise: A computational component for active inference (2020)
  • 著者名/発表者名: Katahira Kentaro、Kunisato Yoshihiko、Okimura Tsukasa、Yamashita Yuichi
  • 雑誌名: Journal of Mathematical Psychology 巻: 96 ページ: 102347～102347
  • DOI: 10.1016/j.jmp.2020.102347
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Commentary: A robust data-driven approach identifies four personality types across four large data sets (2020)
  • 著者名/発表者名: Katahira Kentaro、Kunisato Yoshihiko、Yamashita Yuichi、Suzuki Shinsuke
  • 雑誌名: Frontiers in Big Data 巻: 3 ページ: 8
  • DOI: 10.3389/fdata.2020.00008
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Revealing Relationships Among Cognitive Functions Using Functional Connectivity and a Large-Scale Meta-Analysis Database (2020)
  • 著者名/発表者名: Kurashige Hiroki、Kaneko Jun、Yamashita Yuichi、Osu Rieko、Otaka Yohei、Hanakawa Takashi、Honda Manabu、Kawabata Hideaki
  • 雑誌名: Frontiers in Human Neuroscience 巻: 13 ページ: 457
  • DOI: 10.3389/fnhum.2019.00457
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] ミニレビュー 不確実性の推定と自閉スペクトラム症-神経ロボティクス実験による症状シミュレーション (2020)
  • 著者名/発表者名: 出井 勇人、村田 真悟、尾形 哲也、山下 祐一
  • 雑誌名: 精神医学 巻: 62 ページ: 219～229
  • DOI: 10.11477/mf.1405206009
  • 査読あり
• [学会発表] Computational psychiatry: understanding psychiatric and neurodevelopmental disorders using computational modeling (2020)
  • 著者名/発表者名: Yuichi Yamashita
  • 学会等名: The 3rd Kyutech International Workshop on Robotics and Innovation
  • 国際学会 / 招待講演
• [学会発表] 脳の計算理論を用いて運動主体感異常の病態メカニズムに迫る (2020)
  • 著者名/発表者名: 1.山下祐一
  • 学会等名: 第116回日本精神神経学会学術総会
  • 招待講演
• [学会発表] Resting-State Functional Connectome Analysis of Awake Common Marmoset with Functional MRI and Electrocorticographic (2020)
  • 著者名/発表者名: 1.Haga Y , Hata J, Kaneko T, Yamada T, Komaki Y, Seki F, Okano H, Okano JH, Yamamori T, Ichinohe N, Yamashita Y, Furukawa A, and Komatsu M
  • 学会等名: International Society for Magnetic Resonance in Medicine
  • 国際学会
• [学会発表] Simulating altered inference of uncertainty in autism spectrum disorders using a variational recurrent neural network model (2020)
  • 著者名/発表者名: 2.Soda T, Ahmadi A, Tani J, Hoshino M, Honda M, Hanakawa T, Yamashita Y
  • 学会等名: The winter workshop 2020 on Mechanism of brain and mind
  • 国際学会
• [学会発表] 予測符号化理論に基づくニューラルネットワークを用いた自閉スペクトラム症における表情認知特性に関する検討 (2020)
  • 著者名/発表者名: 1.高橋雄太，村田真悟，出井勇人，富田博秋，山下祐一
  • 学会等名: 第42回日本生物学的精神医学会年会
• [図書] 発達障害の精神病理 Ⅱ (2020)
  • 著者名/発表者名: 内海 健、清水 光恵、鈴木 國文、青木 省三、兼本 浩祐、黒木 俊秀、萩原 徹也、平井 正三、山下 祐一
  • 総ページ数: 236
  • 出版者: 星和書店
  • ISBN: 978-4-7911-1043-8
• [備考] CPSYMAP database
  • URL: https://ncnp-cpsy-rmap.web.app/