Development of a diagnostic method for vocal fold disorders using physically interpretable neural networks

• Project/Area Number: 25K03137
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
• Research Institution: Nagaoka University of Technology
• Principal Investigator: 横田 和哉 長岡技術科学大学, 工学研究科, 助教 (10898349)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥18,720,000 (Direct Cost: ¥14,400,000、Indirect Cost: ¥4,320,000); Fiscal Year 2028: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000); Fiscal Year 2027: ¥5,330,000 (Direct Cost: ¥4,100,000、Indirect Cost: ¥1,230,000); Fiscal Year 2026: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000); Fiscal Year 2025: ¥8,840,000 (Direct Cost: ¥6,800,000、Indirect Cost: ¥2,040,000)
• Keywords: 物理法則に基づくニューラルネットワーク / PINNs / 発声障害 / 音声診断 / 音声合成

Outline of Research at the Start

喉頭がんや声帯ポリープなどの疾患では、喉の声帯付近に病変が発生し、しわがれ声などの発声障害が現れる。これらの疾患の治療においては早期発見が重要であるが、現状の音声診断では医師の聴覚による診断が行われており、客観性の担保に課題がある。本研究では、物理法則に基づくニューラルネットワーク（Physics-informed Neural Networks, PINNs）を用いた、喉頭がんや声帯ポリープの可能性がある患者の音声データから声帯の物理的状態を同定・診断する手法を開発し、発声障害の音声診断における信頼性・物理的解釈性を向上させることを目指す。