2019年度 人工知能学会全国大会(第33回)

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[2P5-J-2] 機械学習: 医療・ヘルスケア

2019年6月5日(水) 17:20 〜 19:00 P会場 (1F 展示ホール左奥)

座長:小澤 順(産業技術総合研究所) 評者:佐藤 佳州(パナソニック株式会社)

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

〇草野 航希1、田代 哲夫1、松原 崇1、上原 邦明1 (1. 神戸大学)

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.