| Project/Area Number |
24K14240
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 59010:Rehabilitation science-related
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| Research Institution | Hiroshima Cosmopolitan University |
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Principal Investigator |
馬屋原 康高 広島都市学園大学, 健康科学部, 教授(移行) (60746395)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
関川 清一 広島大学, 医系科学研究科(保), 准教授 (30363055)
曽 智 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 准教授 (80724351)
辻 敏夫 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 教授 (90179995)
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| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2024: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
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| Keywords | 呼吸機能 / 発声 / ニューラルネット / 機械学習 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究の目的は、認知機能低下による影響を受けにくい単純な発声から機械学習的に呼吸機能を評価する新たな手法の確立である。従来の呼吸機能検査はスパイロメータを使用することから、呼吸器専門の医療機関で検査する必要があり、マウスピースなどの消耗品も必要である。その問題に対して我々は、咳嗽を用いて簡便に肺活量を推定するシステムを構築している。ただし、認知機能が低下した高齢者の場合、最大限の咳をだすという指示の理解が難しい症例が多い現状であった。そこで本研究では、認知機能が低下した高齢者でも理解しやすい単純な「あ～」というような発声に着目し、音声から機械学習を用いて呼吸機能を予測する。
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