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J-GLOBAL ID：201802284012689750   整理番号：18A1033309

複雑な脳ネットワーク解析とSVMを用いたFNIRSにおける自動統合失調症識別【JST・京大機械翻訳】

Automatic schizophrenic discrimination on fNIRS by using complex brain network analysis and SVM

著者 (10件)： Song Hong (School of Software, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Chen Lei (School of Software, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Gao RuiQi (School of Software, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Bogdan Iordachescu Ilie Mihaita (School of Software, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Yang Jian (School of Optics and Electronics, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Wang Shuliang (School of Software, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Dong Wentian (Peking University Sixth Hospital, Peking University Institute of Mental Health, Key Laboratory of Mental Health, Ministry of Health (Peking University), Beijing, China) ,  Quan Wenxiang (Peking University Sixth Hospital, Peking University Institute of Mental Health, Key Laboratory of Mental Health, Ministry of Health (Peking University), Beijing, China) ,  Dang Weimin (Peking University Sixth Hospital, Peking University Institute of Mental Health, Key Laboratory of Mental Health, Ministry of Health (Peking University), Beijing, China) ,  Yu Xin (Peking University Sixth Hospital, Peking University Institute of Mental Health, Key Laboratory of Mental Health, Ministry of Health (Peking University), Beijing, China)
資料名： BMC Medical Informatics and Decision Making (Web)  (BMC Medical Informatics and Decision Making (Web))
巻： 17  号： 3  ページ： 166  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7433A  ISSN： 1472-6947  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 統合失調症は一種の重篤な精神病である。目的の生理学的データ支援と統一データ解析法の欠如により,医師は,正常人と患者を区別するためのデータの主観的経験のみに依存することができ,誤診を容易に導くことができる。近年,機能的近赤外分光法(fNIRS)は臨床診断に広く使われており,それは光強度の変化を通してヘモグロビン濃度を得ることができる。最初に,統合失調症および健常対照者の52チャンネルfNIRSデータからの酸素-Hbシグナルに基づいて,前頭前野脳ネットワークを構築した。次に,複雑な脳ネットワーク分析(cbnA)を用いて,前頭前野脳ネットワークからの特徴を抽出した。最後に,サポートベクトルマシン(SVM)に基づく分類器を設計し,健康な制御から統合失調症を識別するために訓練した。著者らは,34人の健常対照者と42人の統合失調症患者を含むサンプルを募集し,1回の記憶課題を行った。ヘモグロビン反応を,52チャンネルfNIRSシステムを用いて,作業中の前頭前野で測定した。実験結果は,提案した方法が満足できる分類を達成することができることを示して,統合失調症サンプルのための85.5%,92.8%と健康な対照のための76.5%の正確さによって,満足できる分類を達成することができた。また,著者らの結果は,fNIRSが統合失調症の診断のための有効な客観的バイオマーカーである可能性があることを示唆した。著者らの結果は,適切な分類法を用いて,fNIRSが統合失調症の診断のための有効な客観的バイオマーカーである可能性があることを示唆した。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ヘモグロビン ,  *ネットワーク ,  サポートベクトルマシン ,  患者 ,  データ解析 ,  精神病 ,  前頭前野 ,  *統合失調症 ,  医師 ,  バイオマーカー ,  生理学
準シソーラス用語： 健康 ,  ヘモグロビン濃度 ,  光強度 ,  臨床診断 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 機能的近赤外分光法 ,  統合失調症識別 ,  複雑な脳ネットワーク解析 ,  サポートベクトルマシン

分類 (2件)： 神経系の診断  (GN02000H) ,  精神障害の診断  (GR02000T)

引用文献 (21件)：

• Schizophr Bull; Psychiatric comorbidities and schizophrenia; PF Buckley, BJ Miller, DS Lehrer, DJ Castle; 35; 2009; 383-402; 10.1093/schbul/sbn135; citation_id=CR1
• Psychophysiology; Functional near-infrared optical imaging: utility and limitations in human brain mapping; Y Hoshi; 40; 2003; 511-20; 10.1111/1469-8986.00053; citation_id=CR2
• NeuroImage; Quantitative comparison of resting-state functional connectivity derived from fnirs and fmri: A simultaneous recording study; L Duan, YJ Zhang, CZ Zhu; 60; 2012; 2008-18; 10.1016/j.neuroimage.2012.02.014; citation_id=CR3
• Neuroscience; Cortical correlates of auditory sensory gating: a simultaneous near-infrared spectroscopy event-related potential study; AC Ehlis, TM Ringel, MM Plichta; 159; 2009; 1032-43; 10.1016/j.neuroscience.2009.01.015; citation_id=CR4
• Neuroimage; Prefrontal and premotor cortices are involved in adapting walking and running speed on the treadmill: an optical imaging study; M Suzuki, I Miyai, T Ono; 23; 2004; 1020-6; 10.1016/j.neuroimage.2004.07.002; citation_id=CR5

タイトルに関連する用語 (6件)： 脳ネットワーク ,  解析 ,  SVM ,  fNIRS ,  統合失調症 ,  識別