| 研究課題/領域番号 |
22K19578
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分56:生体機能および感覚に関する外科学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
樫尾 明憲 東京大学, 医学部附属病院, 准教授 (20451809)
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| 研究分担者 |
赤松 裕介 東京大学, 医学部附属病院, 言語聴覚士 (00794869)
尾形 エリカ 東京大学, 医学部附属病院, 言語聴覚士 (20794853)
西村 信一 東京大学, 医学部附属病院, 届出研究員 (30938973)
浦中 司 東京大学, 医学部附属病院, 届出研究員 (60828705)
小山 一 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (80825167)
馬場 信太郎 地方独立行政法人東京都立病院機構東京都立小児総合医療センター(臨床研究部), その他, 耳鼻いんこう科 医長 (90553719)
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| 研究期間 (年度) |
2022-06-30 – 2025-03-31
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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 |
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2024年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2023年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2022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 | 乳幼児聴力検査 / AI / 画像認識 / 音声認識 / 乳幼児聴覚検査 / 音声分析 / 画像解析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
言語発達に大きな影響を及ぼす乳幼児期難聴の早期発見は重要な課題であるが新生児期以降の聴力スクリーニングの手法がない。今回乳幼児の音に対する表情変化、乳児の泣き声の変化に着目をして聴覚スクリーニングを行えないか検討する。録画・録音した音反応にと対する表情変化、難聴児と健聴児の泣き声を機械学習にかけて音提示後の表情、乳児期の泣き声からAIによる難聴評価を行う。聴覚に対する人間の反応は全世界共通であり本研究の成果は乳幼児難聴スクリーニング検査の新たなメソッドとして全世界的に大きなインパクトを与えると期待される
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| 研究実績の概要 |
本研究は乳幼児の聴覚認知を確認する手法として聴性行動聴力検査があるが、聴性行動の有無は熟練した検査技師の判断によっている。検査技師は幼児の表情の変化、目の動きなどから音への反応の有無を判断している。この判断をAIを用いて再現できないかということが本研究の第一の目標である。また、幼児の泣き声を詳細に解析することでその変化などに、健聴者と難聴者の違いが無いかをAI解析を行うことで難聴の有無を判断できないか検討することが第二の目標であり、最終的にはこれらデータを統合して聴覚スクリーニングシステムを構築することを目標としている。本年度はこれら目標を達成するために乳幼児の画像・音声の収集方法について検討した。乳幼児の突然の動きなどに十分に対応できる録画システムの構築を検討しているが、カメラの台数を増やすとシステム自体が乳幼児の気を引いてしまい検査ができなくなるなどの問題があり、最適な方法が現時点で構築できていない。来年度も引き続き、望遠での撮影、おもちゃなどに隠すなど手法を検討する予定である。音声についても、当初診察現場での取得を考えていたが、診察現場におけるその他のノイズを除去する問題に直面している。今後工学部などとの連携も含めてデータの採取方法を検討する予定である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
データ収集のシステム構築に想定以上に時間がかかっている。ただし、本研究においてシステム構築は極めて重要な問題であり時間をかけても確実なものを作り上げたいと考えている。
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| 今後の研究の推進方策 |
引き続き最適な画像・音声取得システムの開発を検討してゆくが、映像・音響関連に強い工学部との連携も模索してゆく予定である。
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