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J-GLOBAL ID：201802248274267849   整理番号：18A2029375

構造化スパース性を用いた機械学習による統合失調症の神経解剖学的特徴の同定【JST・京大機械翻訳】

Identifying a neuroanatomical signature of schizophrenia, reproducible across sites and stages, using machine learning with structured sparsity

著者 (31件)： de Pierrefeu A. (NeuroSpin, CEA, Gif-sur-Yvette, France) ,  Lofstedt T. (Department of Radiation Sciences, Umea University, Umea, Sweden) ,  Laidi C. (NeuroSpin, CEA, Gif-sur-Yvette, France) ,  Laidi C. (Institut National de la Sante et de la Recherche Medicale (INSERM), U955, Institut Mondor de Recherche Biomedicale, Psychiatrie Translationnelle, Creteil, France) ,  Laidi C. (Fondation Fondamental, Creteil, France) ,  Laidi C. (Pole de Psychiatrie, Assistance Publique-Hopitaux de Paris (AP-HP), Faculte de Medecine de Creteil, DHU PePsy, Hopitaux Universitaires Mondor, Creteil, France) ,  Hadj-Selem F. (Energy Transition Institute: VeDeCoM, Versailles, France) ,  Bourgin J. (Department of Psychiatry, Louis-Mourier Hospital, AP-HP, Colombes, France) ,  Bourgin J. (INSERM U894, Centre for Psychiatry and Neurosciences, Paris, France) ,  Hajek T. (Department of Psychiatry, Dalhousie University, Halifax, NS, Canada) ,  Hajek T. (National Institute of Mental Health, Klecany, Czech Republic) ,  Spaniel F. (National Institute of Mental Health, Klecany, Czech Republic) ,  Kolenic M. (National Institute of Mental Health, Klecany, Czech Republic) ,  Ciuciu P. (NeuroSpin, CEA, Gif-sur-Yvette, France) ,  Ciuciu P. (INRIA, CEA, Parietal team, University of Paris-Saclay, Lille, France) ,  Hamdani N. (Institut National de la Sante et de la Recherche Medicale (INSERM), U955, Institut Mondor de Recherche Biomedicale, Psychiatrie Translationnelle, Creteil, France) ,  Hamdani N. (Fondation Fondamental, Creteil, France) ,  Hamdani N. (Pole de Psychiatrie, Assistance Publique-Hopitaux de Paris (AP-HP), Faculte de Medecine de Creteil, DHU PePsy, Hopitaux Universitaires Mondor, Creteil, France) ,  Leboyer M. (Institut National de la Sante et de la Recherche Medicale (INSERM), U955, Institut Mondor de Recherche Biomedicale, Psychiatrie Translationnelle, Creteil, France) ,  Leboyer M. (Fondation Fondamental, Creteil, France) ,  Leboyer M. (Pole de Psychiatrie, Assistance Publique-Hopitaux de Paris (AP-HP), Faculte de Medecine de Creteil, DHU PePsy, Hopitaux Universitaires Mondor, Creteil, France) ,  Fovet T. (Laboratoire de Sciences Cognitives et Sciences Affectives (SCALab-PsyCHIC), CNRS UMR 9193, University of Lille, Lille, France) ,  Fovet T. (Pole de Psychiatrie, Unite CURE, CHU Lille, Lille, France) ,  Jardri R. (INRIA, CEA, Parietal team, University of Paris-Saclay, Lille, France) ,  Jardri R. (Laboratoire de Sciences Cognitives et Sciences Affectives (SCALab-PsyCHIC), CNRS UMR 9193, University of Lille, Lille, France) ,  Jardri R. (Pole de Psychiatrie, Unite CURE, CHU Lille, Lille, France) ,  Houenou J. (NeuroSpin, CEA, Gif-sur-Yvette, France) ,  Houenou J. (Institut National de la Sante et de la Recherche Medicale (INSERM), U955, Institut Mondor de Recherche Biomedicale, Psychiatrie Translationnelle, Creteil, France) ,  Houenou J. (Fondation Fondamental, Creteil, France) ,  Houenou J. (Pole de Psychiatrie, Assistance Publique-Hopitaux de Paris (AP-HP), Faculte de Medecine de Creteil, DHU PePsy, Hopitaux Universitaires Mondor, Creteil, France) ,  Duchesnay E. (NeuroSpin, CEA, Gif-sur-Yvette, France)
資料名： Acta Psychiatrica Scandinavica  (Acta Psychiatrica Scandinavica)
巻： 138  号： 6  ページ： 571-580  発行年： 2018年 
JST資料番号： E0544B  ISSN： 0001-690X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 【目的】:構造MRI(sMRI)は,統合失調症に固有の異常への洞察をますます提供する。以前の機械学習応用は,個々の分類が実行可能で信頼できることを示唆するが,しかし,限られた生物学的展望を持つ断面設計における臨床状態の予測性能に焦点を合わせている。さらに,ほとんどの研究は比較的小さいコホートまたは単一の補充サイトに依存している。最終的に,疾患段階または薬物効果に対して制御された研究は無かった。これらの元素は以前の発見の再現性に疑問を投げかけている。方法:解釈可能な脳署名を提供する機械学習アルゴリズムを提案した。4サイト(276名の統合失調症患者,330名の対照)から収集した大規模データセットを用いて,交差部位予測再現性と関連予測シグネチャを評価した。最初に,最初のエピソード患者の独立したデータセットを用いて,薬物療法と疾患期間に関する予測的特徴を評価した。【結果】神経解剖学的特徴に基づく機械学習分類装置は,優れた予測署名安定性と共に,有意な部位間予測精度(72%)をもたらす。この署名は,症状重症度および認知障害の程度と有意に相関する神経スコアを提供する。さらに,この署名は,最初のエピソード精神病患者(73%の精度)に対するその効率を示す。結論:これらの結果は,統合失調症に対する一般的な神経解剖学的特徴の存在を強調し,疾患の初期段階からさえも多くの患者により共有される。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測 ,  *機械学習 ,  交差部 ,  薬物療法 ,  再現性 ,  *構造形成 ,  *統合失調症 ,  学習アルゴリズム ,  患者 ,  母集団 ,  分類装置
準シソーラス用語： スコア ,  *神経 ,  予測精度 ,  エピソード , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 分類 ,  分裂病 ,  構造MRI ,  初回エピソード精神病 ,  精神放射線学

分類 (3件)： 精神障害  (GR03000A) ,  精神科の基礎医学  (GR01020I) ,  中枢神経系  (EJ12030F)

タイトルに関連する用語 (6件)： 構造化 ,  スパース性 ,  機械学習 ,  統合失調症 ,  神経解剖学 ,  同定