研究課題/領域番号 |
20K12080
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
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研究機関 | 会津大学 |
研究代表者 |
MARKOV K 会津大学, コンピュータ理工学部, 教授 (80394998)
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研究分担者 |
松井 知子 統計数理研究所, モデリング研究系, 教授 (10370090)
齋藤 純平 福島県立医科大学, 医学部, 講師 (50332929)
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研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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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: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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キーワード | cough recognition / cough monitoring / DNN audio analysis / machine learning / deep learning |
研究開始時の研究の概要 |
現在,我々の知る限り咳嗽の種類(痰がらみの咳嗽,痰を伴わない咳嗽)ごとに咳嗽頻度を抽出する完全な自動咳監視サービスシステムは存在しない。本研究において、世界に先駆けて本システムを開発する。本研究成果は、最先端の統計・機械学習技術に基づくシステムとしての科学的価値と独創性を持つだけでなく、実用上容易に(商業的に)複製することができるため、 病院や一般開業医に提供できる。本モニタリングシステムが日常診療に導入できれば、本邦の呼吸器疾患で最も多い症状である咳嗽の簡便かつ迅速な診断が可能なるだけではなく、客観的かつ正確な治療効果が判定も行えるため、患者にあった個別化医療を提供することができると考える.
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研究実績の概要 |
During this year we built a high performance cough detection and monitoring system and successfully evaluated it using the data collected at FMU. There are 11 patients audio recordings in the dataset with highly irregular cough events time distribution. Out approach is to segment the input data into 10sec long segments and process each segment separately. Out model is based on fine tuned large audio model called HuBERT which can identify cough frames with high accuracy. In addition, we trained a special network which estimates the probability of each identified cough frame being the first, second, etc, in the couch event. This way, we can distinguish separate cough events even when they come right one after another within a long sequence of cough frames.
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
Currently, we are conducting experiments involving other openly available methods and models for cough event detection and monitoring in order to compare the performance of our system and the other state-of-the-art systems. To achieve statistically significant experimental results, we are performing a 4-fold cross validation experiments and so far our system has obtained more than 90% F1 score.
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今後の研究の推進方策 |
After finishing the experiments, we plan to summarize the achievements of this project and publish them in a journal paper.
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