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機械学習による精神疾患判別
https://repo.qst.go.jp/records/74765
https://repo.qst.go.jp/records/74765bf6065ca-b2e7-48bf-a23b-8726d62a325d
| Item type | 一般雑誌記事 / Article(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2019-03-15 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | 機械学習による精神疾患判別 | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||
| 資源タイプ | article | |||||
| アクセス権 | ||||||
| アクセス権 | metadata only access | |||||
| アクセス権URI | http://purl.org/coar/access_right/c_14cb | |||||
| 著者 |
八幡, 憲明
× 八幡, 憲明× Yahata, Noriaki |
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| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | 近年，磁気共鳴画像などの神経画像に機械学習を適用することで，精神疾患に特異的な脳形態ないし脳活動パターンをデータ駆動で同定し，これに基づき一個人が「特定の疾患状態か否か」を予測する判別器作成の試みが盛んに行われている。以前は見逃されがちであった過学習や攪乱変数などに関わる技術的問題も意識されるようになり，判別器開発用とは独立したサンプルにおける精度も検討されるようになってきている。本稿では，当該分野で最近までに報告された成果をいくつか紹介すると共に，臨床応用を含む今後の展望について述べる。 | |||||
| 書誌情報 |
BIO Clinica 巻 34, 号 3, p. 33-37, 発行日 2019-03 |
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| 出版者 | ||||||
| 出版者 | 北隆館 | |||||
| ISBN | ||||||
| 識別子タイプ | ISBN | |||||
| 関連識別子 | 17601-03 | |||||
