計算論的精神医学―情報処理過程から読み解く精神障害 [単行本]

計算論的精神医学―情報処理過程から読み解く精神障害 の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  現在の精神医学が抱える諸問題を克服するための新たなアプローチ。その可能性と基礎的な知識を、理論、方法論、具体的な適用事例の３部構成により解説。

• 目次

  まえがき
  
  第1部　理論編
  
  第1章　精神医学の基本問題
  　1.1 はじめに
  　1.2 疾病分類学の問題
  　1.3 バイオマーカーの問題
  　1.4 説明のギャップ（異なるレベル間を橋渡しする理論の不在）の問題
  
  第2章　計算論的アプローチ
  　2.1 はじめに
  　2.2 Marr の3つの水準
  　2.3 計算論的精神医学
  　2.4 計算論的アプローチの利点
  　2.5 計算論的心身医学と計算論的臨床心理学
  
  第3章　計算論的精神医学の方法
  　3.1 計算論的精神医学と生成モデル
  　3.2 計算論的精神医学で用いられる生成モデルと研究方法
  　3.3 生物物理学的モデル
  　3.4 ニューラルネットワークモデル
  　3.5 強化学習モデル・ベイズ推論モデル
  　3.6 計算論的精神医学の方法論の洗練化に向けて
  
  第2部　方法論
  
  第4章　生物物理学的モデル
  　4.1 はじめに
  　4.2 神経系，ニューロンの概要
  　4.3 代表的な生物物理学的モデルの説明
  
  第5章　ニューラルネットワークモデル
  　5.1 はじめに
  　5.2 ニューラルネットワークモデルの動作原理
  　5.3 ニューラルネットワークモデルの学習
  　5.4 時系列情報を扱うニューラルネットワークモデル：リカレント・ニューラルネットワーク（RNN）
  　5.5 連続時間型リカレント・ニューラルネットワーク（CTRNN）
  　5.6 多時間スケールリカレント・ニューラルネットワーク（MTRNN）
  　5.7 初期値敏感性，パラメトリックバイアス，トップダウン的予測とボトムアップ的修正
  　5.8 適応行動の計算理論「予測符号化」・神経ロボティクス
  
  第6章　強化学習モデル
  　6.1 はじめに
  　6.2 行動価値にもとづく強化学習モデル
  　6.3 行動データからの強化学習モデルのパラメータ推定
  　6.4 状態価値に基づく強化学習モデル
  　6.5 強化学習モデルにおけるモデル選択
  　6.6 状態遷移，遅延報酬を扱う強化学習モデル
  　6.7 TD 学習
  　6.8 モデルフリー強化学習とモデルベース強化学習
  　6.9 強化学習とその神経基盤
  
  第7章　ベイズ推論モデル
  　7.1 はじめに
  　7.2 ベイズ推論
  　7.3 カルマンフィルター
  　7.4 階層ガウシアンフィルター
  　7.5 自由エネルギー原理
  　7.6 おわりに
  
  第8章　疾病分類・研究方略への計算論的アプローチ
  　8.1 はじめに
  　8.2 現状の疾病分類・研究方略
  　8.3 計算論的精神医学による疾病分類・研究方略への貢献
  　8.4 展望
  
  第3部　精神疾患への適用事例
  
  第9章　計算論的精神医学の具体的研究事例
  　9.1 統合失調症の計算モデル研究
  　9.2 気分障害の計算モデル研究
  　9.3 自閉スペクトラム症の計算モデル研究
  　9.4 強迫性障害の計算モデル研究
  　9.5 心的外傷後ストレス障害の計算モデル研究
  　9.6 物質使用関連障害の計算モデル研究
  
  第10章　生物物理学的モデルを用いた計算論的精神医学研究
  　10.1 はじめに
  　10.2 ニューロン群の持続的活動の解析研究
  　10.3 Rolls らのアトラクターネットワークモデルによる研究
  　10.4 脳のラージスケールシステムのモデル研究
  
  第11章　ニューラルネットワークモデルを用いた計算論的精神医学研究
  　11.1 はじめに
  　11.2 ニューロン新生とうつ病
  　11.3 シナプス刈り込みと幻覚・妄想
  　11.4 ニューロンゲインと文脈的情報処理の異常とドーパミン
  　11.5 階層的な神経回路の階層間の機能的結合の異常と統合失調症の病態メカニズム
  　11.6 予測精度の推定とその失調としての精神障害
  
  第12章　強化学習モデルを用いた計算論的精神医学研究
  　12.1 統合失調症と強化学習モデル
  　12.2 薬物依存と強化学習
  　12.3 うつ病のアンヘドニアと強化学習
  　12.4 双極性障害と強化学習
  　12.5 モデルベース強化学習・モデルフリー強化学習のバランスと精神障害
  　12.6 抑うつとモデルベース強化学習
  　12.7 恐怖学習と強化学習モデル
  
  第13章　ベイズ推論モデルを用いた計算論的精神医学研究
  　13.1 ベイズ推論モデルの精神障害への適用
  　13.2 統合失調症のベイズ推論モデル
  　13.3 感覚の減衰と能動的推論
  　13.4 幻聴と階層ガウシアンフィルター
  　13.5 自閉スペクトラム症のベイズ推論モデル
  　13.6 自閉スペクトラム症の視覚弁別と階層ガウシアンフィルター
  　13.7 まとめ
  
  付録
  参考文献
  索引
  著者紹介

• 出版社からのコメント

  精神医学が抱える諸問題を整理し、脳の計算原理を数理的に表したモデルを用いる新たなアプローチの可能性と基礎的な知識を提供する。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  国里 愛彦(クニサト ヨシヒコ)
  １９８３年生まれ。専修大学人間科学部心理学科准教授。広島大学大学院医歯薬学総合研究科博士課程修了。博士（医学）、臨床心理士
  
  片平 健太郎(カタヒラ ケンタロウ)
  １９７９年生まれ。名古屋大学大学院情報学研究科准教授。東京大学大学院新領域創成科学研究科博士課程修了。博士（科学）
  
  沖村 宰(オキムラ ツカサ)
  １９７２年生まれ。長谷川病院精神科医師、慶應義塾大学医学部精神・神経科学教室・特任助教。慶應義塾大学大学院医学研究科博士課程修了。博士（医学）、精神保健指定医
  
  山下 祐一(ヤマシタ ユウイチ)
  １９７２年生まれ。国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター神経研究所疾病研究第七部・室長。東北大学医学部医学科卒業。博士（医学）、精神保健指定医、精神科専門医・指導医、日本医師会認定産業医

• 著者について

  国里　愛彦 (クニサト　ヨシヒコ)
  国里愛彦（専修大学准教授）
  
  片平　健太郎 (カタヒラ　ケンタロウ)
  片平健太郎（名古屋大学准教授）
  
  沖村　宰 (オキムラ　ツカサ)
  沖村宰（慶應義塾大学特任助教・長谷川病院精神科医師）
  
  山下　祐一 (ヤマシタ　ユウイチ)
  山下祐一（国立精神・神経医療研究センター室長）

計算論的精神医学―情報処理過程から読み解く精神障害 の商品スペック