Project/Area Number |
20H03891
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 57060:Surgical dentistry-related
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Research Institution | Kagoshima University |
Principal Investigator |
中村 典史 鹿児島大学, 医歯学域歯学系, 教授 (60217875)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
石畑 清秀 鹿児島大学, 医歯学域鹿児島大学病院, 講師 (10437957)
手塚 征宏 鹿児島大学, 医歯学域歯学系, 助教 (50759777)
小倉 道広 鹿児島大学, 鹿児島大学病院, 言語聴覚士 (60867745)
坂田 聡 熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 助教 (80336205)
上栗 裕平 鹿児島大学, 鹿児島大学病院, 医員 (70911949)
上田 裕市 熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 教授 (00141961)
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Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2021)
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Budget Amount *help |
¥11,700,000 (Direct Cost: ¥9,000,000、Indirect Cost: ¥2,700,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
Fiscal Year 2020: ¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
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Keywords | 口蓋裂 / 言語訓練 / 音声可視化 / ニューラルネットワーク / AI / EPG |
Outline of Research at the Start |
研究代表者らは新規ニューラルネットワーク(以下NN)の応用によって、音声を音源、調音様式、調音位置のカテゴリーに分類できる構音特徴分析システムを構築し、母音の色彩表示に加えて子音部では調音様式をテクスチャー(紋様)で表示することを可能にしてきた。 本研究では、母音を色彩で、子音を縞模様などのテクスチャーといった視覚的に訴えやすく、小児でも判別しやすい表記方法に音声を変換することによって、有効性の高い言語訓練法の実現に繋げる。口蓋裂術後の異常構音を正確に判別できるようになれば、聴覚に頼ってきた構音評価の正確性の向上をもたらすだけでなく、言語異常に苦しむ口蓋裂患者のQOLが著しく改善される。
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