著者

田代 哲生 松原 崇 上原 邦昭

出版者

人工知能学会

雑誌

2018年度人工知能学会全国大会(第32回)

巻号頁・発行日

2018-04-12

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fMRI脳画像に基づく精神障害診断は,fMRI画像が高次元かつ小規模のサンプルで構成されているために,従来の研究では特徴抽出や相関分析のような前処理をデータセットに施す.しかしながら、この前処理は診断に必要な特徴を失う可能性もある.一方で、深層生成モデルと呼ばれる手法は,小規模なデータセットでも高い精度を達成することができる.本研究では,subject-wise 変数(被験者ごとの変数)を用いた深層生成モデルによって,fMRI脳画像をモデル化する.この提案手法では,fMRI脳画像の個人差,時間的雑音,および精神疾患の有無を明示的に分離することができる.提案手法が他の従来手法よりも高い精度を達成することができることを示す.