樹木画の統計的画像解析とその解釈（II）

樹木画の統計的画像解析とその解釈（II）
画像解析結果
○高崎いゆき１・木之下みやま２・佐藤菜生１・岩満優美３・吉田勝明２（非会員）
・竹村和久４
１
２
３
４
（ 早稲田大学大学院文学研究科・ 横浜相原病院・ 北里大学大学院医療系研究科・ 早稲田大学文学学術院）
Key words: バウムテスト，画像解析，質問紙心理検査
目 的
“本研究（I）－理論と方法”竹村らにおいて，描画の画像
解析の手法による画像特徴量の形式分析を提案し，樹木画を
用いて事例を示した。本研究では，提案した画像解析手法が
実際に応用可能であることを確認するために，精神病院の通
院および入院患者を対象にバウムテストと質問紙による心理
検査を実施し，樹木画の画像特徴量から得られる総合指標を
抽出し，質問紙結果との相関関係を分析した。また，疾病及
び関連保健問題の国際統計分類・ICD-10 における，うつ病エ
ピソード(F32)患者の判別に寄与する画像特徴量を探索した。
2 成分は樹木画右上領域の濃淡差レベルの画像特徴量が影響
していた。特にプラス方向では空間濃度レベル依存法，濃度
レベル差分法・エントロピーの因子負荷が大きかった。第３
成分は樹木画右下領域の画像特徴量，特に空間濃度レベル依
存法・相関の因子負荷が大きかった。
表 2 画像特徴量と YG 性格検査結果との相関関係(N=45)
画像特徴量
AG
相関係数
G
R
S
空間濃度レベル依存法
左上相関：0ﾟ
左下相関：0ﾟ
左上相関：45°
左上相関：90°
右上相関：90°
左上相関：135°
濃度ヒストグラム
左上歪度：
.311*
.420**
.306*
.430**
.372*
.501**
.427**
.360*
.296*
方 法
対象者 Y 病院入院患者および通院患者のうち 20 歳以上で
自記式質問紙への記入可能な患者を対象とし，各患者には研
.350*
.318*
**p <.01.*p <.05.
究の目的と方法を説明し研究参加に同意を得た。患者は 52
名（入院患者 13 名，外来患者 39 名）
，
（男性 22 名，女性 30
名）
，年齢（平均 36.5 歳，標準偏差 12.4）だった。Y 病院医
表 3 画像特徴量による
師により ICD-10 に基づき疾病分類された（F10-19 3 名，F30-39
うつ病エピソード群の判別
左 上領 域の 画像 特
19 名，F40-49 20 名，F50-59 1 名，F60-69 9 名）
。
徴量のうち表
3 の 10
画像特徴量
標準化
判別係数
心理検査の
心理検査の実施方法 Y 病院の診療の一環として医師の指示
項目を説明変数とし
SGLDM左上ｴﾈﾙｷﾞｰ：0ﾟ
1.028
のもとに実施した。質問紙は Y 病院が通常使用している
て，Y 病院患者の疾病
SGLDM左上ｴﾝﾄﾛﾋﾟｰ：0ﾟ
11.144
SDS(Self-Rating Depression Scale)および YG（矢田部ギルフォ
分類のうち F32（うつ
SGLDM左上相関：0ﾟ
-7.074
SGLDM左上局所一様性：0ﾟ
11.633
ード）性格検査を用いた。バウムテストは A4 用紙縦に B の
病エピソード）とそれ
SGLDM左上相関：45°
6.288
鉛筆で描いてもらった。SDS 検査実施は 47 名、YG 性格検査
以外の疾病の判別分
SGLDM左上局所一様性：45°
-2.542
実施は 45 名だった。
析を実施した。正準相
-4.973
SGLDM左上相関：90°
SGLDM左上相関：135°
4.842
画像解析の
画像解析の方法 画像解析方法は本研究(I)竹村らをご参照。
関.568，p=.112d であ
-3.521
ＧＬＤＭ左上ｴﾝﾄﾛﾋﾟｰ：0ﾟ
画像特徴量と
画像特徴量と 質問紙検査結果の
質問紙検査結果の 分析方法 バウムテストで
り有意とはいえなか
ＧＬＤＭ左上ｺﾝﾄﾗｽﾄ：90°
1.788
描かれた樹木画のテクスチャー解析の画像特徴量 144 項目と
ったが，全体の 79.2%
正準相関
.568
ｐ
p = .112
SDS および YG 性格検査結果との相関分析を実施した。
また，
が正しく判別された。
79.20%
樹木画の画像解析から得た 144 項目の特徴量を主成分分析し， 判別率
成分ごとに負荷量の大きい変量から画像特徴量から得られる
考 察
総合的指標を求めた。
本研究では，Y 病院患者の樹木画の画像特徴量を用いた定
画像特徴量の
画像特徴量の判別分析方法 Y 病院患者をうつ病エピソード
量的な評価の可能性を探った。YG 性格検査結果と画像特徴
(F32)とそれ以外の疾病群に分け，樹木画の画像特徴量を説明
量の関係では，性格尺度 Ag（愛想の悪さ）
，G（一般活動性）
，
変数として 2 群の判別分析を実施した。
R（のんきさ），S（社会的外交）と左上領域の画像特徴量に
有意な相関が認められ，画像特徴量が活動性因子群(Ag,G)，
結 果
衝動性因子群(G,R)，主導性因子群(A,S)の評定の一助となる可
画像 特徴 量と SDS 抑 うつ 検査 得点 との 間に は有 意な
能性が示唆された。樹木画の画像特徴量の主成分分析結果か
(p<.05.)相関関係は認められなかった。YG 性格検査の性格尺
ら，3 成分が抽出され特に第 1 成分では下側領域の濃淡差レ
度 Ag（愛想の悪さ）
，G（一般活動性）
，R（のんきさ），S（社
ベルの画像特徴量が指標として得られた。また，判別分析結
会的外交）と画像特徴量との間で有意な(p<.05.)相関関係が認
果から Y 病院患者の疾病, うつ病エピソード(F32)の判別に左
められた。表 2 から性格尺度 S と空間濃度レベル依存法・相
上領域の画像特徴量 10 項目（表 3）が寄与する可能性が示唆
関の全ての角度との間に正の相関があることから，左上領域
された。現段階ではサンプル数が少なく，画像特徴量を使っ
にいろいろな方向で線を描いている（多く描いている）人は
た樹木画の解析結果は必ずしも統計的に有意ではなかったが，
社会的外交性が高い傾向が認められた。
一定の結果は得られたと言える。
樹木画の画像特徴量を変量とした主成分分析の結果 9 成分
が抽出された。その中で 80%以上の説明率を得た 3 成分でバ
引用文献
リマックス回転し，成分ごとに負荷量の大きい画像特徴量を
尾崎弘・谷口慶治 (1988). 画像処理―その基礎から応用まで
抽出した。第 1 成分は樹木画下側領域の濃淡差レベルの画像
共立出版（第 2 版）
特徴量が影響していた。特にプラス方向では空間濃度レベル
(TAKASAKI Iyuki, KINOSHITA Miyama, SATO Nao,
依存法・エントロピーの因子負荷が，マイナス方向では空間
IWAMITSU Yumi, YOSHIDA Katsuaki, TAKEMURA Kazuhisa)
濃度レベル依存法・局所一様性の因子負荷が大きかった。第