| 研究課題/領域番号 |
20H03891
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分57060:外科系歯学関連
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| 研究機関 | 鹿児島大学 |
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研究代表者 |
中村 典史 鹿児島大学, 医歯学域歯学系, 教授 (60217875)
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| 研究分担者 |
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)
上栗 裕平 鹿児島大学, 鹿児島大学病院, 医員 (70911949)
坂田 聡 熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 助教 (80336205)
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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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
11,700千円 (直接経費: 9,000千円、間接経費: 2,700千円)
2022年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2021年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2020年度: 6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
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| キーワード | 口蓋裂 / ニューラルネットワーク / 異常構音 / 音声可視化 / 言語訓練 / 構音異常 / AI / EPG |
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| 研究開始時の研究の概要 |
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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| 研究成果の概要 |
音声特徴分析を可能にする新規ニューラルネットワーク(NN)システムを口蓋裂患者の音声に適用し、瘻孔閉鎖術前後の構音点の位置異常を視覚的に表示することができた. また、これらのNN解析の結果は、複数の言語聴覚士の聴覚判定とほぼ相関するもので、口蓋裂言語の可視化表示が信頼できるものであることが明らかになった. 加えて、顔面矢状断画像上にリアルタイムに描画することで、検者ならびに被検者が調音位置や音源位置を確認できるようなソフトウェアの開発を行った.
NNシステムは、口蓋裂児の構音異常の診断ならびに言語訓練に視覚的フィードバックを新たに付加する有用なツールとなり得ると結論づけることができる.
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
口唇裂口蓋裂患者は多様な障害を有するが、中でも言語障害は、患者のコミュニケーションを招いて患者のQOLを著しく低下させる．口蓋裂患者が正常構音を早期に獲得するには、早期に鼻咽腔閉鎖運動や構音動作の異常を診断し、言語訓練を行うことが有効とある．
新規ニューラルネットワーク(NN)システムは、口蓋裂児の構音異常の診断ならびに言語訓練に視覚的フィードバックを可能にする有用なツールとなり得る．また、本NNシステムを用いて口蓋裂児の調音位置を詳細に観察できるようになることは、口蓋裂に伴う異常構音の発生メカニズムの解明を促進させ、発症要因にアプローチ可能なより科学的な言語訓練へと発展することが期待できる．
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