| 研究課題/領域番号 |
23500217
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理・知能ロボティクス
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| 研究機関 | 長崎大学 |
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研究代表者 |
松永 昭一 長崎大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (90380815)
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| 研究分担者 |
小栗 清 長崎大学, 大学院・工学研究科, 教授 (80325670)
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| 研究期間 (年度) |
2011 – 2013
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| 研究課題ステータス |
完了 (2013年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2013年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2012年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2011年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 音認識 / モデル化 / 情報工学 / 機械学習 / 肺音 / 疾患者識別 / 異常音識別 / 統計的手法 / 副雑音 |
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| 研究概要 |
本研究の目的は,聴診音を用いて異常音を見つけることにより肺疾患を検出できる家庭用の機器を開発することにある。聴診音に混入する雑音の生起はランダムであるが、それに対して副雑音は継続した呼気吸気において繰り返して規則的に発生すると仮定できる。そこで我々は継続した肺音において、副雑音と雑音の発生の傾向を考慮した異常肺音の識別方法を提案した。
さらに疾患者の検出に関して複数の聴診箇所からのデータを用いる手法を開発した。各呼吸フェーズの音響尤度を計算した後に、すべての昇進箇所の疾患者としての尤度と健常者の尤度を比較することで疾患者の検出を行う。我々の提案手法は識別率を大きく向上させることができた。
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