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3F3-OS-19a-6in 脳情報に機械学習を用いることによる、精神疾患(強迫症/強迫性障害)患者の判別

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06月01日(Mon) 13:20〜14:55 F会場(5F北-中講義室 (594))
3F3-OS-19a オーガナイズドセッション「OS-19 脳科学とAI (1)」
06月01日(Mon) 09:00〜11:00 F会場(5F北-中講義室 (594))
3O1 「インタラクティブセッション」

演題番号3F3-OS-19a-6in
題目脳情報に機械学習を用いることによる、精神疾患(強迫症/強迫性障害)患者の判別
著者高木 優(奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科(ATR連携講座))
酒井 雄希(京都府立医科大学大学院医学研究科精神機能病態学/国際電気通信基礎技術研究所脳情報通信総合研究所)
阿部 能成(京都府立医科大学大学院医学研究科精神機能病態学)
西田 誠司(京都府立医科大学大学院医学研究科精神機能病態学)
中前 貴(京都府立医科大学大学院医学研究科精神機能病態学/国際電気通信基礎技術研究所脳情報通信総合研究所)
成本 迅(京都府立医科大学大学院 医学研究科 精神機能病態学)
山田 惠(京都府立医科大学大学院医学研究科放射線診断治療学)
福居 顯二(京都府立医科大学大学院医学研究科精神機能病態学)
田中 沙織(国際電気通信基礎技術研究所脳情報通信総合研究所)
時間06月01日(Mon) 14:25〜14:40【一般口頭発表】
06月01日(Mon) 09:00〜11:00【インタラクティブ発表】
概要機械学習技術を用いて、脳活動から表現されている情報や被験者の特性を解読する脳情報デコーディング研究が急速に発展している。我々は、磁気共鳴画像法により取得した精神疾患(強迫性障害)患者と健常者の安静時脳活動を使った各群の判別に成功し、更にそれら患者・健常者の意思決定課題における行動パラメータの推定にも成功した。
論文PDFファイル