MRI画像から精神病発症リスクを機械学習で判別＝東大など

東京大学、富山大学、カリファルニア大学サンフランシスコ校、マウントサイナイ医科大学などの研究グループは、機械学習で脳MRI画像データから精神病発症リスクを判別するシステムを開発した。テスト用データセットを対象とした場合で85％、独立した確認データセットを対象とした場合でも70％以上の正答率が得られたという。 従来の機械学習を利用して精神病発症リスクを判別するシステムは、MRI画像を撮影する機種の違いに起因する画像の差と、思春期に発生する脳構造の大きな変化により、精度が不十分だった。研究グループが今回利用したのは、国際コンソーシアム（Enhancing Neuro Imaging Genetics through Meta-Analysis for Clinical High Risk：ENIGMA CHR）に集積されたMRI画像。内訳は精神病ハイリスク群が1165名分で、健常対照群が102

[gogatsu26]

“テスト用データセットを対象とした場合で85％、独立した確認データセットを対象とした場合でも70％以上の正答率が得られた”