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J-GLOBAL ID：201702257238648498   整理番号：17A1316572

人格解体障害患者における自己顔認識速度の検討【JST・京大機械翻訳】

An experimental study of self-face recognition speed in patients with depersonalization disorder

著者 (5件)： Xu Rui (首都医科大学附属北京安定医院北京脳重大疾病研究院精神分裂症研究所 精神疾病診断与治療北京市重点実験室,北京,100088) ,  Yang Jingming (首都医科大学附属北京安定医院北京脳重大疾病研究院精神分裂症研究所 精神疾病診断与治療北京市重点実験室,北京,100088) ,  Zhu Hong (首都医科大学附属北京安定医院北京脳重大疾病研究院精神分裂症研究所 精神疾病診断与治療北京市重点実験室,北京,100088) ,  Liu Shanshan (首都医科大学附属北京安定医院北京脳重大疾病研究院精神分裂症研究所 精神疾病診断与治療北京市重点実験室,北京,100088) ,  Jia Hongxiao (首都医科大学附属北京安定医院北京脳重大疾病研究院精神分裂症研究所 精神疾病診断与治療北京市重点実験室,北京,100088)
資料名： Shoudu Yike Daxue Xuebao  (Shoudu Yike Daxue Xuebao)
巻： 38  号： 2  ページ： 192-196  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3548A  ISSN： 1006-7795  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 目的:自己顔認識による認知心理学のパラダイムを認識し、人格解体障害患者が自己加工過程の異常が存在するかどうかを検討する。方法:17例の精神障害の診断基準と統計マニュアル第4版(Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders、Fourth Edition、DSM-IV)の人格解体障害患者及び17例の年齢、性別、教育年数のマッチングを行った正常被験者に対して、自己顔認識の検査を行った。実験の要求は、右手により任意の二種類の顔特徴を合成した合成顔(自己-名人、名-人生者、自社-生)の中の一つの顔の身分とモザイク画像を識別し、試験した「自己」画像と「他人」画像の反応速度を記録した。平均値を試験のための応答時間(ms)として選び,各実験条件下でのモザイク画像の認識時間を基準として反応時間比を計算した。【結果】統計的有意差(F=20.57,P=0.001)があり,異なる画像処理における主な効果には有意差があった(F=3.67,P=0.031)ことが,分散分析によって示された。試験群と画像型の間の相互作用には有意差があった(F=10.75,P=0.001)。人格障害患者における人の画像に対する認識速度は,新生児画像におけるそれよりも遅かった[(1.21±0.42)対(1.06±0.21),P=0.001]。自己画像と名の画像の認識速度は,正常な被験者よりも遅かった[(1.12±0.30)対(0.99±0.09),P=0.000,(1.21±0.42)対(1.01±0.06),P=0.000]。ピアソン画像の認識速度は,正常な被験者と有意差がなかった(P>0.05).ピアソン相関分析によって示された。人格障害患者に対して、名人の画像に対する反応時間の比は、ケンブリッジの人格解体尺度の総得点(r=0.516、P=0.034)と習熟性項目の得点(r=0.498、P=0.042)と正の相関があった。結論:人格解体障害患者には、習熟性顔面孔の識別速度が低下し、臨床症状と関係があり、その習熟性加工が損傷を受ける可能性があることが示唆された。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 新生児 ,  分散分析 ,  反応時間 ,  *患者 ,  相互作用 ,  画像 ,  人格異常 ,  マニュアル ,  画像処理
準シソーラス用語： 有意差 ,  モザイク画像 ,  被験者 ,  性別 ,  診断基準 ,  認知心理学 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： depersonalization disorder(DPD) ,  self-face recognition ,  reaction speed

分類 (1件)： 精神障害の診断  (GR02000T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 人格 ,  解体 ,  障害 ,  患者 ,  自己 ,  顔認識