| 研究課題/領域番号 |
19K11330
|
|---|
| 研究機関 | 関西医科大学 |
|---|
研究代表者 |
佐藤 春彦 関西医科大学, リハビリテーション学部, 教授 (30274062)
|
|---|
| 研究分担者 |
白石 俊彦 横浜国立大学, 大学院環境情報研究院, 准教授 (30361877)
二瓶 美里 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 准教授 (20409668)
井上 剛伸 国立障害者リハビリテーションセンター(研究所), 研究所 福祉機器開発部, 研究部長 (40360680)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2025-03-31
|
| キーワード | 超重症児 / コミュニケーション / パターン認識 / 行動記録 |
|---|
| 研究実績の概要 |
本研究は重度の障害を抱え、発声、表情ともに乏しい児童が、他者とのコミュニケーション場面で何らかのシグナルを発しているはず、との前提に立ち、そのシグナルを生体センシング技術で捉え、本人の気持ちとして識別するシステムの構築を目指している。
２０２３年度は、①気持ち識別精度の向上を目指し、感情推定モデルに採用している機械学習手法の再検討、②ある計測日のデータをもとに構築された感情推定モデルの異なる計測日のデータでの精度検証、③観察者が気持ち推定に着目している指標との関係性、を行った。
①モデルの再検討：気持ち識別ための学習モデルの構築では、観察者が推定した気持ちを正解値として用いているが、それが真の正解とは限らない。そこで、気持ちの識別に使う学習モデルを、分類方式（好・嫌い・どちらでもない）から、回帰方式（好きと嫌いの程度の強さを反映）に変えて再検証した。これにより、観察者と学習モデルの極端な不一致を回避できるようになった。
②再現性の検証：学習により構築した感情推定モデルは、異なる日の計測データに対しても観察者の推定した気持ちと正解率約９０％（全ての予測に対する正しい予測の割合）で一致した。
③観察指標と生理指標による推定精度の比較：観察者が確認できる指標（場面の状況、目や舌の動き、深呼吸の有無など）と生理指標（心拍、心拍変動）それぞれを用いた気持ち推定では、観察者は状況に依存し気持ちを推し量れていること、生理指標のみを用いた場合も、観察と同程度（70％）の正解率で推定できることを確認した。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
コロナ禍での移動制限により、対面でのデータ収集の遅れが響いている。
|
| 今後の研究の推進方策 |
これまで収集した５名で、一人３回から５回の計測を行い、その時間の合計は５００時間を超える。これらのデータから本システムの有効性を検証し報告する。また、気持ち識別のリアルタイムで生理データを収集、識別し、その結果をタブレット上に表示するシステムを構築、対象者に実装する。
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナ禍でデータ収集、学会発表の機会が失われ、旅費、謝金、研究発表に関する費用が未使用であった。本年度の文献収集と発表に要する費用として使用する。
|
