| 研究課題/領域番号 |
16K01408
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 研究分野 |
医用システム
|
|---|
| 研究機関 | 東京大学 |
|---|
研究代表者 |
篠原 修二 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任助教 (10325897)
|
|---|
| 研究分担者 |
光吉 俊二 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任准教授 (30570262)
中村 光晃 東京大学, 医学部附属病院, 特任助教 (30772975)
徳野 慎一 東京大学, 医学部附属病院, 特任准教授 (40508339)
|
|---|
| 研究協力者 |
大宮 康宏
萩原 直樹
桐田 賢
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
|
| キーワード | 多言語検証 / 音声 / 大うつ病 / パーキンソン病 / 心の元気度 / ストレス / メンタルヘルス |
|---|
| 研究成果の概要 |
音声に含まれる感情成分から心の健康度（元気圧と呼ぶ）を抽出するアルゴリズムを開発した。ルーマニア語、ロシア語話者で検証した結果、うつ病高リスク群と低リスク群の元気圧の間に有意な差がみられた。
また、大うつ病の指標となるMajor Depression Voice Index(MDVI)とパーキンソン病の指標となるParkinson’s Disease Voice Index (PDVI)を開発した。MDVIとPDVIを用いて，日本人の大うつ病患者とパーキンソン病患者，および健常者を精度よく識別できるだけでなく、MDVIはうつ病重症度と相関を持つことが明らかになった．
|
| 自由記述の分野 |
音声病態分析学
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
多くの先進国ではメンタルヘルス不調が問題となっており，治療費や仕事への支障など，失われる経済的なコストは計り知れない．我々は音声から抑うつ状態やストレス状態を推定する技術の研究を進めてきたが，日本語以外の言語でもこの技術の有効性が示された．まだ様々な言語での検証が必要ではあるが，我々の技術の言語非依存性が実証されれば，世界中でメンタルヘルス状態を手軽にかつ日常的にモニタリングすることが可能となり，早期にメンタルヘルス不調を発見・ケアできるようになる．その結果メンタルヘルス不全患者を減らすことが可能となり，その社会的・経済的な効果は計り知れない．
|
