物理的解釈が可能なニューラルネットワークによる発声障害患者声帯の診断手法の開発

• 研究課題/領域番号: 25K03137
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分61010:知覚情報処理関連
• 研究機関: 長岡技術科学大学
• 研究代表者: 横田 和哉 長岡技術科学大学, 工学研究科, 助教 (10898349)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2029-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 18,720千円 (直接経費: 14,400千円、間接経費: 4,320千円); 2028年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円); 2027年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円); 2026年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円); 2025年度: 8,840千円 (直接経費: 6,800千円、間接経費: 2,040千円)
• キーワード: 物理法則に基づくニューラルネットワーク / PINNs / 発声障害 / 音声診断 / 音声合成

研究開始時の研究の概要

喉頭がんや声帯ポリープなどの疾患では、喉の声帯付近に病変が発生し、しわがれ声などの発声障害が現れる。これらの疾患の治療においては早期発見が重要であるが、現状の音声診断では医師の聴覚による診断が行われており、客観性の担保に課題がある。本研究では、物理法則に基づくニューラルネットワーク（Physics-informed Neural Networks, PINNs）を用いた、喉頭がんや声帯ポリープの可能性がある患者の音声データから声帯の物理的状態を同定・診断する手法を開発し、発声障害の音声診断における信頼性・物理的解釈性を向上させることを目指す。