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公开(公告)号:CN115484864A
公开(公告)日:2022-12-16
申请号:CN202180027512.5
申请日:2021-04-02
Applicant: 株式会社国际电气通信基础技术研究所
Abstract: 基于从多个设施获取到的脑测量数据来执行具有规定的属性的受验者的聚类的、脑功能连接相关值的聚类装置在多个MRI装置中对于健康群、患者群拍摄静息态的fMRI图像数据,计算处理系统(300)在进行协调化处理后的相关阵列的元素值与关于各受验者的疾病标签之间,通过“有监督学习”将识别器的生成作为集成学习来实施,在集成学习过程中,根据重要度而从在针对疾病标签生成识别器的生成处理中确定出的特征量中选择出用于聚类的特征量,之后通过“无监督学习”来执行多重共聚类。
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公开(公告)号:CN116133587A
公开(公告)日:2023-05-16
申请号:CN202180060576.5
申请日:2021-07-15
Applicant: 株式会社国际电气通信基础技术研究所 , 国立大学法人广岛大学 , 盐野义制药株式会社
IPC: A61B5/05
Abstract: 本发明提供一种基于脑活动的测量数据来通过机器学习生成作为诊断标记物的判别器(识别器)或作为分层标记物的分类器并将其用作生物标记物的治疗法选择辅助装置。治疗法选择辅助系统(300a、300b、500)具备用于针对从多个第二受验者获取到的脑功能连接相关值的测量结果执行通过聚类处理来划分为多个簇的分层的聚类装置(300b)。治疗法选择辅助系统还具备:数据库装置(5100),其用于将作为由聚类分类器进行分层的结果的簇与对应的规定的治疗法信息相关联地进行保存;以及辅助信息提供装置(300a),其接受第一受验者的脑活动的测量结果作为输入,根据由聚类分类器得到的针对测量结果的分类结果,输出对应的治疗法信息。
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