2021 Fiscal Year Research-status Report
Detection of cognitive disorder by using dual task and voice
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20K12688
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Research Institution | The University of Tokyo |
Principal Investigator |
樋口 政和 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任助教 (30570254)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
徳野 慎一 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任教授 (40508339)
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Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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Keywords | 認知障害 / デュアルタスク / 音声 |
Outline of Annual Research Achievements |
高齢化社会において認知症の有病率が増加しており早期発見と予防的治療が重要である。また、認知症の初期症状はうつ病と似ており初期診断が困難な場合が多い。疾患のスクリーニング手法として、MMSEによる認知能力検査が一般的であるが、医師等が行わなければならず手軽とは言えない。これまで申請者らは声から病気を診断する技術の研究を行ってきており、重度認知症の推定も可能にしている。音声による評価はほぼ非侵襲であり簡便に行えるという利点がある。しかしながら、軽度認知障害(MCI)に対してはまだ十分な精度が得られていない。一方、一度に2つのことを同時に行うデュアルタスクが認知症検知に有効という報告がある。そこで本研究では、デュアルタスク時の音声からMCIを精度良く検出する手法を提案することを目的とする。 2021年度は、前年度に引き続き高齢者の音声を用いて健常群とMCI群の判別器を提案した。本研究では、計算をシングルタスク、歩きながら計算をデュアルタスクとしており、まずはシングルタスクでの音声からの判別器作成に取り組んだ。いくつかの引き算の答えを発声した音声と、その答えを予め紙に印刷しておきそれを単に読み上げた音声から特徴量を算出し、それらの差分値を用いることで精度の良い判別器を実現できた。この判別器の精度検証のため、新たな音声の取得実験を実施した。 また、認知症とは別の疾患に対しても音声からの判別器を提案しており、そのノウハウを認知症判別器にフィードバックし判別精度の向上を図っている。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
シングルタスク時の音声から健常群とMCI群を精度良く判別する判別器を提案し、その精度を検証するための新規音声を取得した。また、デュアルタスク時の音声からの判別器の提案に先立ち、歩行パラメータの分析も行った。従って、当初の計画以上に進展していると判断した。
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Strategy for Future Research Activity |
シングルタスク音声からの判別器の精度検証を行い、十分な精度が得られなかった場合は、アルゴリズムを改善し精度向上を図る。それと並行して、デュアルタスク音声からの判別器の作成に取り掛かる。
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Causes of Carryover |
2021年度は旅費として使用する計画であったが、現在の情勢を鑑み学会発表のための渡航は控えたため。 次年度は、物品費として使用する計画である。
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Research Products
(5 results)
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[Journal Article] Evaluation of emotional arousal level and depression severity using voice-derived sound pressure change acceleration2021
Author(s)
Shinohara S, Toda H, Nakamura M, Omiya Y, Higuchi M, Takano T, Saito T, Tanichi M, Boku S, Mitsuyoshi S, So M, Yoshino A, Tokuno S
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Journal Title
Sci Rep
Volume: 11
Pages: -
DOI
Peer Reviewed / Open Access
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