MISC

2018年

音声データを用いたうつ病重症度の深層学習解析

人工知能学会全国大会論文集
  • 四井 美月
  • ,
  • Liang Kuo-ching
  • ,
  • 廣原 茉耶
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  • 北沢 桃子
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  • 吉村 道孝
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  • 江口 洋子
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  • 藤田 卓仙
  • ,
  • 岸本 泰士郎
  • ,
  • 榊原 康文

2018
0
開始ページ
4C2OS27b02
終了ページ
4C2OS27b02
記述言語
日本語
掲載種別
DOI
10.11517/pjsai.JSAI2018.0_4C2OS27b02
出版者・発行元
一般社団法人 人工知能学会

<p>精神疾患の診断は現在,問診に基づく医師の主観的判断によって行われている.このような現在の診断方法は医師の経験に強く依存するため,正確な診断を行うための客観的な診断方法を開発する必要があると言われている.したがって我々の目標は,デバイスによって記録されたデータからうつ病患者の重症度を客観的に計算する深層学習手法を構築することである. 本研究では,うつ病患者と健常者を音声データで分類する深層学習プログラムを開発する.</p>

リンク情報
DOI
https://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2018.0_4C2OS27b02
CiNii Articles
http://ci.nii.ac.jp/naid/130007423358
CiNii Resolver ID
http://ci.nii.ac.jp/nrid/9000397663247