深層学習を用いた声帯振動解析プラットフォームより標準化した声帯振動評価指標の開発

• 研究課題/領域番号: 25K12765
• 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56050:耳鼻咽喉科学関連
• 研究機関: 大阪大学
• 研究代表者: 細川 清人 大阪大学, 大学院医学系研究科, 講師 (60625896)
• 研究分担者: 御堂 義博 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 特任准教授(常勤) (00448094)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2027年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2026年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円); 2025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: 動画解析プラットフォーム / 深層学習

研究開始時の研究の概要

声帯の振動異常は嗄声（声のかすれ）の原因となるが、その評価はこれまで定性的であり客観性を欠いていた。本研究では、深層学習による画像補正技術を用いて声帯振動の検査画像を標準化し、患者間や経時的な比較を可能にする客観的な評価指標を開発する。さらに、声門面積波形や左右非対称な声門形状パターンの解析を行い、嗄声の病態解明に寄与する。本研究の成果は、音声障害の診断精度向上と国際的な診療基準の確立に貢献することが期待される。