| 研究課題/領域番号 |
19KT0027
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
大山 慎太郎 名古屋大学, 医学部附属病院, 特任助教 (80768797)
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| 研究分担者 |
白鳥 義宗 名古屋大学, 医学部附属病院, 病院教授 (20313877)
菅野 亜紀 名古屋大学, 医学部附属病院, 病院助教 (20457039)
佐藤 菊枝 名古屋大学, 医学部附属病院, 病院助教 (30731468)
山下 暁士 名古屋大学, 医学部附属病院, 病院助教 (50750501)
平田 仁 名古屋大学, 予防早期医療創成センター(医), 教授 (80173243)
舩田 千秋 名古屋大学, 医学部附属病院, 助教 (90599515)
岩月 克之 名古屋大学, 医学部附属病院, 講師 (90635567)
古川 大記 名古屋大学, 医学部附属病院, 医員 (30837654)
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| 研究期間 (年度) |
2019-07-17 – 2022-03-31
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| キーワード | 慢性疼痛 / ナラティブメディシン / 自然言語処理 / 整形外科 |
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| 研究実績の概要 |
今年度は主にシステムの開発と学内倫理委員会の通過を目指して研究を推進した。システムに関しては予定通り、音声認識スピーカーであるFairy RD スマートスピーカーを利用し研究チーム内や部署のメンバーの協力で複数のパターンでの２者会話を録音、話者識別と文境界の抽出は高い確率で成功した。抑揚となごみ度は数値として抽出可能であったが、実感と合わなかったため、主観的ではあるが数人で評価したスコアを教師としてtuningを行っている。ただ、機械的に抽出したパラメータはそれはそれで客観的指標を抽出している可能性もあるためパラメータとしては排除しない方向とした。顔の識別可能な解像度で取得することによる画像データの個人情報識別可能性など倫理的な問題を倫理審査の事前判断での第三者コメントがあった。その懸念を排除するため人での認識が不可能な低解像度であるおよそ128pixel x 128pixelでの画像取得を行い、体温、脈、表情クラスの抽出の実験を行っている。高解像度の画像で判断したものに比べて脈の抽出精度は落ちなかったが、脈が23%の誤差があり、表情クラスの判別精度が半分程度と影響は少なくなかった。倫理委員会通過のために書類作成・事前審査を行っているが、研究に利用する機器の精度が確定するまでは本審査に移らない方がよいかという意見もあり本審査に移行するかは検討している。またコロナウイルスの問題があり、2月～5月の学内の実験が困難となり、模擬患者での実験は遅延している。次年度は引き続きシステムの仕様確定と引き続き倫理審査の通過を目指す。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
音声抽出の部分の抑揚となごみ度のパラメータが実感と合わない結果になっている為、調整を試みている。また２月、３月に行う予定であった模擬患者を利用した実験は全てコロナウイルスの感染予防のため中止となったため予定より遅れている。また外来患者も同じ理由で数が制限されており、また人的接触を最低限とするため研究の遅れが続く可能性がある。
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| 今後の研究の推進方策 |
抑揚となごみ度は数値として抽出可能であったが、実感と合わなかったため、数人で評価したスコアを教師としてtuningを行っている。また、サーモカメラは低解像度（およそ256x256px）での表情クラス抽出を試みているが、十分に精度が上がらないため、２～３か月試みて十分な精度にならない場合その状態でパラメータとして利用するか、パラメータからは落として研究を進める予定である。模擬患者を利用した事前検討と倫理委員会申請、通過を並行して行い、実際の患者さんへのアプローチを行っていく予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
いくつかの機器がデモで借りたものや、別の研究室から借りたものを利用できたため今年度の購入は行わなかった。来年度以降購入予定である。
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