| Project/Area Number |
20H03891
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 57060:Surgical dentistry-related
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| Research Institution | Kagoshima University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
石畑 清秀 鹿児島大学, 医歯学域鹿児島大学病院, 講師 (10437957)
手塚 征宏 鹿児島大学, 医歯学域歯学系, 助教 (50759777)
小倉 道広 鹿児島大学, 鹿児島大学病院, 言語聴覚士 (60867745)
上栗 裕平 鹿児島大学, 鹿児島大学病院, 医員 (70911949)
坂田 聡 熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 助教 (80336205)
上田 裕市 熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 教授 (00141961)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥11,700,000 (Direct Cost: ¥9,000,000、Indirect Cost: ¥2,700,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
Fiscal Year 2020: ¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
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| Keywords | 口蓋裂 / ニューラルネットワーク / 異常構音 / 音声可視化 / 言語訓練 / 構音異常 / AI / EPG |
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| Outline of Research at the Start |
研究代表者らは新規ニューラルネットワーク（以下NN）の応用によって、音声を音源、調音様式、調音位置のカテゴリーに分類できる構音特徴分析システムを構築し、母音の色彩表示に加えて子音部では調音様式をテクスチャー（紋様）で表示することを可能にしてきた。
本研究では、母音を色彩で、子音を縞模様などのテクスチャーといった視覚的に訴えやすく、小児でも判別しやすい表記方法に音声を変換することによって、有効性の高い言語訓練法の実現に繋げる。口蓋裂術後の異常構音を正確に判別できるようになれば、聴覚に頼ってきた構音評価の正確性の向上をもたらすだけでなく、言語異常に苦しむ口蓋裂患者のQOLが著しく改善される。
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| Outline of Final Research Achievements |
This study aims to develop a speech training method that enables real-time speech visualization and visual feedback of abnormal articulation in cleft palate patients based on articulatory feature analysis using a novel neural network (NN) system.
The NN system was successfully able to visualize abnormal articulation in cleft palate patients. The results of these NN analyses correlated well with the perceptual judgments of several speech-language pathologists. In addition, we developed software that allows the examiner and examinee to confirm the articulation place and sound sources by drawing them in real time on a sagittal image of the face.
It can be concluded that the NN system is a useful tool for enabling visual feedback to the diagnosis and speech training in patients with cleft palate. In the future, the NN system will be used for clinical application of speech training methods that reflect behavioral changes.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
口唇裂口蓋裂患者は多様な障害を有するが、中でも言語障害は、患者のコミュニケーションを招いて患者のQOLを著しく低下させる．口蓋裂患者が正常構音を早期に獲得するには、早期に鼻咽腔閉鎖運動や構音動作の異常を診断し、言語訓練を行うことが有効とある．
新規ニューラルネットワーク(NN)システムは、口蓋裂児の構音異常の診断ならびに言語訓練に視覚的フィードバックを可能にする有用なツールとなり得る．また、本NNシステムを用いて口蓋裂児の調音位置を詳細に観察できるようになることは、口蓋裂に伴う異常構音の発生メカニズムの解明を促進させ、発症要因にアプローチ可能なより科学的な言語訓練へと発展することが期待できる．
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