[4K]医療･ヘルスケア(1)

10:45 〜 11:05

[4K-03] 筆跡画像を用いたうつ病重症度予測モデルの提案

*田辺 寛人¹、木村 昌臣¹ (1. 芝浦工業大学大学院)

発表者区分：学生
論文種別：ショートペーパー
インタラクティブ発表：あり

キーワード：

医療・ヘルスケア、機械学習、行動データ、データマイニング、SDGs

本研究では，筆跡解析を通じてうつ病の重症度を判定するモデルを提案する．従来の診断方法は，医師と患者の主観的なコミュニケーションに依存しており，それが解釈の違いや診断までの時間の長期化につながる可能性がある．一方で，筆跡データを用いることで，客観的にうつ病を診断できると期待されている．本研究では，ResNetを用いて筆跡に向いたモデルになるようモデル構造を工夫した．また，Grad-CAM++を活用して筆跡画像内の注目領域を特定し，それらを正規化された筆跡速度と関連付けた．実験結果では，モデルの注目領域が速い速度よりも遅い速度の部分に集中していることが明らかになった．