福井大学、ADHDの脳構造の特徴を人工知能により解明することに成功
福井大学子どものこころの発達研究センターの友田明美教授とジョンミンヨン特命教授らは、ADHD（注意欠如・多動症）児の脳構造の解析に人工知能（AI）を導入し、ADHD児には特定の脳部位に特徴があることを高い精度で明らかにした。 検討の結果、脳の148領域のうち眼窩前頭皮質外側など16領域の皮質の厚み、11領域の皮質の面積にADHDの特徴が現れることが判明し、74～79％の精度でADHDの識別が可能であることを見出した。 さらに、これらの脳部位のうち眼窩前頭皮質では、ADHDの要因の１つで、実行機能（作業記憶の苦手さ）に影響しているCOMT遺伝子の多型と脳構造との関連も確認できた。また、国際的なデータベースで検証したところ、米国・中国のADHD児でも73％の精度で農部位の特徴が確認され、国際的にも応用できる可能性が示唆された。 この検査手法は、測定時間が５分以内と短く、検査中に特定の課題遂行が
『テトリス』で脳が成長：皮質の厚みも増す | WIRED VISION
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