| 研究課題/領域番号 |
22K21316
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
1002:人間情報学、応用情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
劉 家慶 立命館大学, 情報理工学部, 助教 (20948343)
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| 研究期間 (年度) |
2022-08-31 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | マルチモダリティAI / うつ状態自動認識 / 情動データベース / 動的歩行 / マルチモダール情報融合 / うつ状態認識 / マルチモダリティ行動データベース / 時空間特徴抽出 / マルチモーダル / 深層学習 / うつ状態 / 表情動画 / 音声 / マルチモダール |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は「表情と音声によるマルチモダール情報を用いたうつ状態認識」を発展させた新たなマルチモーダル解析による精度向上を目指す．以下の課題解決を行う．
① 第3のモダリティとして「歩行」を導入した，より高精度な人間のうつ状態の自動認識
② 各モダリティ間の重みを学習に基づいて自動的に調整し，特に認識へ重要なモダリティを強調する新たなアテンション機構を提案し，マルチモダリティ情報を選択的に融合する手法の確立
③ 日本の臨床機関との連携による，日本人を対象とした音声＋表情画像＋歩行によるマルチモダリティうつ病情動データベース構築とこれまでの研究成果であるデータベースへの融合
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| 研究成果の概要 |
本研究は、表情、音声、および歩行といったマルチモーダル情報を統合することにより、うつ病の診断精度を向上させることを目的とした。特に、モダリティアテンションネットワークを活用して、各モダリティからの情報を効果的に融合し、うつ状態のより正確な認識を実現する新しい手法を提案する。この研究成果は、臨床診断の精度向上に寄与し、うつ病治療の質を高めることで社会的な影響も期待される。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は、モダリティアテンションネットワークを用いて、うつ病の正確な診断と早期発見を可能にする新しいアプローチを提案した。この方法は、複数のモダリティからの情報を統合し、診断プロセスの信頼性と精度を向上させる。この研究の成果は、医療診断技術の進展に寄与し、うつ病治療の効率化と患者の生活質の改善につながる社会的意義も持つ。
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