5ZC-03
脳波の個人差評価におけるドメインシフト評価指標の有効性の検証
○横田悠真,鈴木 圭,井上健一,菅谷みどり(芝浦工大)
ウェアラブルデバイスの登場により普及した感情推定や精神疾患の判別などのサービスには機械学習が用いられている.しかし,生体情報を扱う機械学習には個人差によるドメインシフトの影響が精度低下につながる.そこで,先行研究では個人差をドメイン間の距離として定量化することを提案し,健常者とうつ病者のドメイン間の距離が大きいことを示した.だが,先行研究では1つのデータセットの検証にとどまっており再現性の検証は行っていない.よって,本論文では,異なるデータセットに対して,個人差評価方法の再現性を検証するための有意差検定を行った.その結果,異なるデータセットにおいても個人差を定量的に評価できることが示された.