深層学習を用いた声帯振動解析プラットフォームより標準化した声帯振動評価指標の開発

Research Project

Project/Area Number	25K12765
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 56050:Otorhinolaryngology-related
Research Institution	The University of Osaka
Principal Investigator	細川清人大阪大学, 大学院医学系研究科, 講師 (60625896)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	御堂義博大阪大学, 大学院情報科学研究科, 特任准教授(常勤) (00448094)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2027: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000) Fiscal Year 2026: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000) Fiscal Year 2025: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
Keywords	動画解析プラットフォーム / 深層学習
Outline of Research at the Start	声帯の振動異常は嗄声（声のかすれ）の原因となるが、その評価はこれまで定性的であり客観性を欠いていた。本研究では、深層学習による画像補正技術を用いて声帯振動の検査画像を標準化し、患者間や経時的な比較を可能にする客観的な評価指標を開発する。さらに、声門面積波形や左右非対称な声門形状パターンの解析を行い、嗄声の病態解明に寄与する。本研究の成果は、音声障害の診断精度向上と国際的な診療基準の確立に貢献することが期待される。