18:20 〜 18:40
[2P5-J-2-04] 深層状態空間モデルによるfMRI画像を用いた精神疾患診断
キーワード:深層生成モデル、精神疾患診断、fMRI
機械学習ベースの精神診断疾患には,バイオマーカーの発見や内部メカニズムの理解に役立つことが期待されている.
最近の研究では,時間的に変化する脳活動のため,動的な生成モデルが採用された.
だが,単純なモデルのため,複雑な特徴を抽出するのが困難だった.
本論文では,動的な深層生成モデルを使ってfMRIデータをモデル化する.
提案する深層生成モデル(deep state-space model)は,柔軟かつ動的な生成モデルである.
それゆえ,複雑な特徴を抽出でき,時間的に変化する脳活動を捉え,疾患に関連する脳領域を特定できる.
最近の研究では,時間的に変化する脳活動のため,動的な生成モデルが採用された.
だが,単純なモデルのため,複雑な特徴を抽出するのが困難だった.
本論文では,動的な深層生成モデルを使ってfMRIデータをモデル化する.
提案する深層生成モデル(deep state-space model)は,柔軟かつ動的な生成モデルである.
それゆえ,複雑な特徴を抽出でき,時間的に変化する脳活動を捉え,疾患に関連する脳領域を特定できる.