| 研究課題/領域番号 |
20K12688
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
樋口 政和 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任助教 (30570254)
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| 研究分担者 |
徳野 慎一 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任教授 (40508339)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 認知障害 / デュアルタスク / 音声 |
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| 研究実績の概要 |
高齢化社会において認知症の有病率が増加しており早期発見と予防的治療が重要である。また、認知症の初期症状はうつ病と似ており初期診断が困難な場合が多い。疾患のスクリーニング手法として、MMSEによる認知能力検査が一般的であるが、医師等が行わなければならず手軽とは言えない。これまで申請者らは声から病気を診断する技術の研究を行ってきており、重度認知症の推定も可能にしている。音声による評価はほぼ非侵襲であり簡便に行えるという利点がある。しかしながら、軽度認知障害(MCI)に対してはまだ十分な精度が得らえていない。一方、一度に2つのことを同時に行うデュアルタスクが認知症検知に有効という報告がある。そこで本研究では、デュアルタスク時の生理データと音声を組み合わせることでMCIを精度良く検出する手法を提案すると同時に重度の認知障害検出の検証も行い精度改善を図る。
2020年度は2つの高齢者施設において65歳以上の高齢者を対象に、歩きながら減算を行っている音声の取得実験を実施した。また、MMSE検査も実施しそのスコアから被験者を健常群とMCI群とに分け、計算音声からの2群判別器プロトタイプを提案した。
また、認知症とは別の疾患に対しても音声からの判別器を提案しており、そのノウハウを認知症判別器にフィードバックし判別精度の向上を図っている。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
研究計画のPhase1では、65歳以上の高齢者に歩きながら減算を行ってもらい、そのときの音声を録音する実験を予定していた。実験は2つの高齢者施設で実施できたのでPhase1は達成できた。
また、実験では音声の他に歩行パラメータ取得とMMSE検査も行っており、Phase2で予定していた歩行パラメータとMMSEスコアとの相関分析や、MMSEスコアからラベリングされた健常群とMCI群を音声パラメータから2群に分別するプロトタイプシステムの提案も一部達成できたので、当初の計画以上に進展していると判断した。
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| 今後の研究の推進方策 |
研究計画のPhase3に着手する。未知のデータに対してPhase2で得られたプロトタイプシステムの精度を評価する。未知のデータの取得はPhase1と同様な手順で小規模に行う。十分な精度が得られなかった場合は、Phase2に戻りシステムを改善し精度向上を図る。また、過去に提案した認知症評価指標の精度評価も行い、精度が不十分だった場合は指標の改善を図る。最終的に、本研究課題で提案したシステムと過去の評価指標を統合し、軽度から重度に至るまでの認知障害の頑健な検出システムを構築する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
2020年度の物品費で録音機材を購入する計画だったが、既存の録音環境で十分な精度のデータが取得できデータ解析には問題ないと判断し、新たな録音機材を調達しなかったため。
次年度使用額は、旅費として使用する計画であるが、現在の情勢を鑑み物品費として使用する計画である。
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