2020 Fiscal Year Research-status Report
グラフ理論と自然言語処理技術を用いた統合失調症の脳内単語ネットワーク解析
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20K21567
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| Research Institution | Tokyo Medical and Dental University |
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Principal Investigator |
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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| Project Period (FY) |
2020-07-30 – 2022-03-31
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| Keywords | 統合失調症 / グラフ理論 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
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。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
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できたことは、予定通りの進捗である。
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| Strategy for Future Research Activity |
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が、今後は群間差の検定、症状との関連を検討し、論文作成、投稿、受理までを年度内に目指したい。
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| Causes of Carryover |
コロナ禍で旅費や謝金に計上していた部分が予定通りに執行できなかったが、次年度、データ解析機器、学会発表、論文掲載料、人件費等に使用する予定である。
物品費2464572円、旅費600000円、人件費・謝金1200000円、その他600000円
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Research Products
(8 results)
