認知機能低下の影響を受けにくい単純な発声から呼吸機能を機械学習的に推定/評価する

• 研究課題/領域番号: 24K14240
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分59010:リハビリテーション科学関連
• 研究機関: 広島都市学園大学
• 研究代表者: 馬屋原 康高 広島都市学園大学, 健康科学部, 教授(移行) (60746395)
• 研究分担者: 関川 清一 広島大学, 医系科学研究科(保), 准教授 (30363055) ; 曽 智 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 准教授 (80724351) ; 辻 敏夫 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 教授 (90179995)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2024年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
• キーワード: 呼吸機能 / 発声 / ニューラルネット / 機械学習

研究開始時の研究の概要

本研究の目的は、認知機能低下による影響を受けにくい単純な発声から機械学習的に呼吸機能を評価する新たな手法の確立である。従来の呼吸機能検査はスパイロメータを使用することから、呼吸器専門の医療機関で検査する必要があり、マウスピースなどの消耗品も必要である。その問題に対して我々は、咳嗽を用いて簡便に肺活量を推定するシステムを構築している。ただし、認知機能が低下した高齢者の場合、最大限の咳をだすという指示の理解が難しい症例が多い現状であった。そこで本研究では、認知機能が低下した高齢者でも理解しやすい単純な「あ～」というような発声に着目し、音声から機械学習を用いて呼吸機能を予測する。