| 研究実績の概要 |
2020年度は2019年度に引き続き初年度に購入した高性能GPU・ワークステーションを利用しTensorFlow (Google, Mountain View, CA, US)、Chainer (Preferred Networks inc. Tokyo, Japan) といった既存のフレームワークを用いてネットワークの設計と学習プログラムを作成した。GRBAS尺度をAIにより判定するiPhoneアプリについての詳細はCOSM（Combined Otolaryngology Spring Meetings）2020 virtual (web開催)で発表し、論文としてアクセプトされた。またこのiPhoneアプリ用にAppleのCreate MLで作成したモデルと以前に発表したTensorFlowで作成したGRBAS尺度をAIにより判定するモデルとの比較を行い、その成果はCOSM（Combined Otolaryngology Spring Meetings）2021 virtual (web開催)で発表した。特徴的な音声障害（声帯麻痺・隆起性病変など）については引き続きネットワークの設計と学習プログラム作成をすすめ、AIによる病気診断の研究を行っている。実際に声帯麻痺では非常に高い精度で診断が可能となっており、2021年の日本耳鼻咽喉科学会で発表予定である。音声および診療データの集約をするために録音音声・録音法の統一を行ない、実際にいくつかの研究機関でのデータの蓄積を開始しているが通常集める母音の発声だけでなく、自由文での音声も録音しており今後も更に研究を発展していく予定である。
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