| 研究課題/領域番号 |
19K12022
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分61010:知覚情報処理関連
|
|---|
| 研究機関 | 愛知県立大学 |
|---|
研究代表者 |
入部 百合絵 愛知県立大学, 情報科学部, 准教授 (40397500)
|
|---|
| 研究分担者 |
北岡 教英 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (10333501)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
|
|---|
| キーワード | 認知症傾向検出 / 高齢者音声 / 対話データベース / 高齢者 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
85歳以上の超高齢者を中心に大規模な対話データベースを構築するとともに，対話音声から認知症傾向を抽出する．認知症の早期発見のためには精神的・肉体的負担をかけずに日常の中から迅速かつ的確に診断できることが望ましい．認知症の症状は主に記憶障害，アパシー，言語障害，構音障害などである．対話音声には発話の抑揚・リズム・テンポなどの韻律情報や話した内容に関わる言語情報が含まれている．これらはいずれも認知症の症状に表れる情報を多く含んでおり，対話音声の言語的・音響的情報は認知症傾向の検出に有用である．以上のように，本研究では日常会話の中から精度良く検出可能な認知症判断手法を提案する．
|
| 研究成果の概要 |
認知症の治療法は未だ確立されていないが，早期発見により進行を遅らせることができるため，厚生労働省が掲げた新オレンジプランにおいても認知症の早期発見は大きな柱の一つとなっている．そこで，85歳以上を超える超高齢者を中心に大規模な対話データベースを構築するとともに，対話音声から認知症傾向を抽出する．対話音声には発話の抑揚・リズム・テンポなどの韻律情報や話した内容に関わる言語情報が含まれている．これらはいずれも認知症の症状が表れる情報を多く含んでおり，対話音声の言語的・音響的情報は認知症傾向の検出に有用である．以上のように，本研究では日常会話の中から効率的に検出可能な認知症判断手法を提案する．
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では日常生活の中から収集可能な対話音声に着目した．近年は高齢者施設にロボットが導入されるなど，高齢者の対話音声を収集できる機会が増加している．対話音声に含まれる音響情報と言語情報は認知症の症状に表れる特徴を多く含んでおり，認知症の判別に有用であると考えられる．
認知症の早期診断を目的とした研究は，認知症識別モデルの作成のみに着眼点を置いているものが多く，認知症の症状が音声情報および言語情報にどのように表出されるのかについては明らかとなっていない．さらに，被験者も比較的若い年代を対象としており，今後加速する高齢化社会に対応するため，本研究のように高い年代の被験者を分析することに意義がある．
|
