2014 Fiscal Year Annual Research Report
音声分析を用いたストレス評価および精神疾患スクリーニング技術の開発
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24300089
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| Research Institution | National Defense Medical College |
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Principal Investigator |
妻鳥 元太郎 防衛医科大学校(医学教育部医学科進学課程及び専門課程、動物実験施設、共同利用研究, 医学教育部医学科専門課程, 教授 (00585698)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
徳野 慎一 東京大学, 医学部付属病院, 特任准教授 (40508339)
矢作 直樹 東京大学, 医学部附属病院, 教授 (60158045)
関山 敦生 大阪大学, 薬学研究科(研究院), 教授 (30403702)
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| Project Period (FY) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| Keywords | 感情認知 / ストレス科学 / 心理アセスメント / 音声分析 / 健康管理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ストレス管理やメンタルヘルス対応において、一般にストレスのスクリーニングには自記式アンケートが用いられるが,これにはreporting bias(記入者の意図による操作）が排除できない。そこで我々は、国産の音声感情認識技術(光吉. 特許4704952)を応用したAGI社製Sensibility technology ST Emotionを研究に使用した。この装置は、自然発語の音声から、感情に特徴的なパラメタを検出し、そのパラメタの発現頻度と発現パターンから音声内に怒り、喜び、悲しみ、平穏の各成分がどの程度の割合で含まれているかを示すことができる。
我々の先行研究では、音声から得られた感情と脳内の活動がリンクしていることをfMRI によって確認し(Mitsuyoshi. DSR2011 2011, 光吉. 日本疲労学会誌 2011)、またストレスによる感情の変化を捉えることに成功していた(Tokuno. DSR2011 2011, 光吉俊二. 日本疲労学会誌2011)。
そこで本研究ではさらにアルゴリズムを進化させ、感情の変化パターンからストレスの程度（うつ度）を測定したところ、自記式のアンケートによるスクリーニングに引けを取らない精度で抽出を可能とするばかりか、reporting bias を排除することにも成功した（Tokuno. XVI World Congress of Psychiatry 2014）。また、サイトカインとストレスとの関連も加味し検討を加えた。
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| Research Progress Status |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Causes of Carryover |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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