情動認知刺激の種類を考慮した眼球運動からの精神疾患の鑑別
岩内 厚⼤ 1 , ⽥中 宏季 1 , 岡崎 康輔 2 , 岩坂 英⺒ 2 , 松⽥ 康裕 2 ,浦⾕ 光裕 2 , 盛本 翼 2 , 中村 哲 1
1. 奈良先端科学技術⼤学院⼤学
2. 奈良県⽴医科⼤学

背景
⾃閉症、統合失調症の診断の困難性から客観的指標が必要である
n ⾃閉症(ASD)と統合失調症(Sz)の⽅は社会性に困難を抱えている[DSM-5]n これらの疾患は診断基準に従った問診や神経⼼理検査値を⽤いて⾏われる[Ochi+ 2019]n ⽣理指標が確⽴されていないため経験を積んだ精神科医の⽅でも鑑別が困難
n [Kacur+ 2020], [Ming+ 2019]などで眼球運動が疾患の鑑別に有効である可能性が⽰唆されている

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2

関連研究 [Kacur+ 2020]
Szと対照群(Controls)の鑑別において眼球運動のヒートマップ⽤いたCNNモデルが最良の結果となった(Accuracy = 78.75%)
Heat Map
Plot, Filtering
ROR testSzorControls

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Classification
Model(CNN)

3

関連研究 [Ming+ 2019]
ASDの鑑別においてDynamic Affective Recognition Evaluation Task(DARETask)の眼球運動を⽤い、65%の性能を達成
DARE Task
1. 無表情の顔が提⽰
2. 「怒り」「嫌悪」「恐怖」「喜び」「悲しみ」「驚き」の6つの感情に表情が徐々に変化
3. 分かった時点で被験者はどの表情であったかを回答
DARE Task*12の眼球特徴

Random Forest

ASD orControls

・・・
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4

仮説
表情によって疾患ごとの眼球運動の特異性に変化が⽣じるかn 関連研究の課題[Ming+ 2019]では、表情によって眼球運動に特異性が⽣じる可能性を考慮していない例

怒ってる顔で疾患ごとの差が出やすい

悲しんでいる顔は差が出にくい

顔画像ごとに分類への寄与が異なるかを検証

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5情動認知課題について提⽰された画像が7つの表情のうちどれに当てはまるかを回答する課題[FEIT]
1.

教⽰を⾏う

2.

視線を中⼼に誘導3.

5秒間課題の画像を提⽰

4.

7つの感情から回答

5.

2.~4.を21課題繰り返す
Time
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6

提案⼿法
提⽰する表情により眼球運動の特異性の現れやすさが異なるかを検証
1.

複数の情動認知課題下の眼球運動のヒートマップを畳み込みニューラルネットワー
ク(CNN)で学習

2.

課題ごとの重要性を考慮して学習3.

最終的な疾患予測

4.

2.を⾏わなかった場合と⽐較(単純な多数決)

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7

例(ASD vs Controls)
ヒートマップ+課題の画像

多数決

Controls

CNN
Random Forest

ASD

Controls
participant

N = 21・・・

Controls, ASD, ・・・,Controls
ASD, ASD, Controls,・・・,ASD

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Controls = 11
ASD = 10
3枚目が重要→Controls

8実験協⼒者・学習データ
n SzとASDはDSM-5に基づいて診断がなされている

n Controlsは除外基準に従って決定n 46×21=864データを使⽤しNested Leave One Participant
Out Cross Validation (Nested
LOPOCV)を⾏い評価

AgeGroup N(M:W)
meanSD
Controls 16(8:8)
29.3
3.72
Sz15(7:8)
32.1
9.13
ASD
15(9:6)265.85TAPAS SUPPORTED BY ANR-CREST

9結果
n ASD、Controlsの場合
1.
2.

10%の精度向上が⾒られる
特異度の向上によるもの

RandomForest多数決
精度0.610.71

感度0.80.73

特異度

0.44

0.69

n Sz、Controlsの場合

RandomForest多数決
1.

65%の精度で鑑別可能

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精度

0.65

0.65

感度0.730.67

特異度

0.56

0.63

10

考察
ASDの分類においては無表情のものを重視して分類している

表情が薄いものを認知しづらい[Ming+ 2019]
表情が薄いものに対して特異性がある可能性

Face 88 2 9 21 13 4 3 17 20 15 6 1 18 14 19 7 11 12 10 5 16

Face NumberTAPAS SUPPORTED BY ANR-CREST

Face 211

まとめ・今後の課題
1. まとめ• 精神疾患ごとに提⽰する顔画像によって眼球運動の特異性が異なるのかを機械学習モデルを構築し検証した。
• ASDの鑑別における最良のモデルは、71%の精度を達成しChanceRateよりも有意に良い結果となった。(p<0.05, ⼆項検定)

2. 今後の課題• 時系列データとして取り扱うこと• データ数が限られていること

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参考⽂献
[DSM-5]
American Psychiatric Association. (2013). Diagnostic and Statistical Manual of Mental
Disorders: DSM-5 5th edn, American Psychiatric Publishing: Washington, D.C.
[Ochi+ 2019]

Ochi K, Ono N, Owada K, Kojima M, Kuroda M, Sagayama S. (2019) Quantification ofspeech and synchrony in the conversation of adults with autism spectrum disorder.
[Kentaro+ 2019]
Kentaro M., Kenichiro M., Kiyoto K. and Ryota H. (2019). Eye movement characteristics inschizophrenia: A recent update with clinical implications.
[Kacur+ 2020]
J. Kacur, J. Polec, E. Smolejova, and A. Heretik .(2020). An Analysis of Eye-Tracking
Features and Modelling Methods for Free-Viewed Standard Stimulus: Application for
Schizophrenia Detection.
[Ming+ 2019]
Ming Jiang, Sunday M. Francis, Diksha Srishyla, Christine Conelea, Qi Zha1, and Suma Jacob.
(2019). Classifying Individuals with ASD Through Facial Emotion Recognition and EyeTracking.
[FEIT]
サクセスベル,成⼈版 表情認知検査, http://www.saccess55.co.jp/untitled406.html, 参照⽇2021/12/2

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13Appendix

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Exclusion of criteria
1. Comorbidity of other psychiatric disorders.
2. History of substance abuse.
3. Head injury or epilepsy.
4. IQ below 70.
5. 16 participants selected from those with low
SRS
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