バウム画のゲシュタルトの質の自動判定により「こころの見える化」を促す

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本研究計画はバウム・テストで描かれるバウム画のゲシュタルトの質をＡＩを用いた深層学習により自動判定する方法を開発することを目的としている。そのためには多数のバウム画を機械に学習させる必要があるので、各種精神疾患患者から4000枚、健康な人から1000枚のバウム画を収集する。バウム画と同時に小池らの社会機能基準(GAF-F)、BPRS16項目版、MMSE-Jの図形模写課題、FAB（Frontal Assessment Battery）などの臨床情報も精神疾患患者から収集して自動判定したバウム画分類の臨床的意味を明らかにするために用いる。新たにバウム画を収集する作業と並行して既存のバウム画を保有する施設からそのバウム画を提供いただき、深層学習によるバウム画のゲシュタルトの質の自動判定法の試験的開発をおこなう。この計画のうち、令和４年度には次のことを達成した。１.新たにバウム画収集を行なう施設を合計21施設、既存のバウム画を提供いただく施設を２施設確保でき、２.2023年1月16日付にて福島医大から研究許可通知が得られた。３.許可通知に基づき、2023年3月14日に研究参加施設から25名の参加を得てキックオフ・ミーティングを開催した。４.研究計画の中に含まれているネット上で健康な人からバウム画を収集することを委託する企業を競争入札により株式会社МＳＳに決め、収集のための具体的条件を取り決めて収集の準備を進めた。５.既存のバウム画を提供いただき、ＡＩによる深層学習の方法開発のために用いるため、確保した２つの研究協力機関のうち立川パークサイドクリニックからオプト・アウトにより被検者の了解を得て444枚のバウム画を提供いただいたので、それらをスキャナーで取り込みデジタル化して分担研究者間で共有した。以上、１年目になすべきことの多くを達成することができた。