うつ病早期発見のためのハイブリッド・マイニング技術の開発

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS17052

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2017/11/01

タイトル(英語): Proposal of hybrid mining technology for early detection of depression

著者名: 渡辺 康太(東京電機大学),矢島 敬士(東京電機大学),澤本 潤(岩手県立大学)

著者名(英語): Kota Watanabe(Tokyo Denki University),Hiroshi Yajima(Tokyo Denki University),Jun Sawamoto(Iwate Prefectural University)

要約(日本語): 自殺の原因の多くを占めているうつ病の早期発見を行うために,うつ病と深い関わりがあるといわれている気分を定量化し測定する尺度,生体データを収集することができるウェアラブルセンサ,日々の日記を用いて長期的にデータを収集,分析を行いうつ病の段階に応じた気分と生体データに関する規則性,法則の発見を行う.

要約(英語): To make early detection of depression, we measure and measure mood, wearable sensor to collect biometric data, collect and analyze data on a long-term basis using daily diary and feel mood according to the stage of depression And discover regularity and law concerning biological data.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,078 Kバイト