2022 Fiscal Year Annual Research Report

鼻腔・副鼻腔の音響的および構造的多様性とその音声学的寄与の探究

Research Project

Project/Area Number	19K12031
Research Institution	Konan University
Principal Investigator	北村達也甲南大学, 知能情報学部, 教授 (60293594)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	真栄城哲也筑波大学, 図書館情報メディア系, 教授 (30361356) 竹本浩典千葉工業大学, 先進工学部, 教授 (40374102)
Project Period (FY)	2019-04-01 – 2023-03-31
Keywords	鼻腔 / 副鼻腔 / 数値解析 / FDTD法 / 音響計測
Outline of Annual Research Achievements	最終年度もコロナ禍の影響を受けて健常者の鼻腔・副鼻腔のX線CTデータが入手できない状況が続き，入手可能な副鼻腔炎等の患者のデータを用いるなどして研究を進めた．まず，アドレナリンを用いて鼻腔に血管収縮作用を生じさせ，それによって引き起こされる鼻腔の形状変化による音声への影響を聴取実験および音響分析により検討した．この手法は我々が新たに考案したもので，健常者を対象にしても安全に実施できる．アドレナリン噴霧による鼻腔体積の変化をAcoustic Rhinometryを用いて確認し，その前後の音声を収録した．音声の分析より，アドレナリン噴霧による比較的小さな形状変化であっても音声スペクトルに統計的に有意な変化を生じさせ，ヒトはその影響を聴覚的に識別可能であることを示した．また，研究開始段階より継続している声道模型の音響計測も行った．昨年度までの実験では，同条件での数値音響解析との誤差が大きいという課題があった．そこで，声道模型の壁振動が計測に及ぼす影響を抑えるため硬い素材にて壁厚を厚くした模型を作製し，さらに鼻孔の入力インピーダンスの大きさを克服するため，ホーン型の試験音入力装置を作製して実験を行った．その結果，計測精度が向上し，数値音響解析との対応も向上した．さらに，本研究の成果を将来的に鼻腔・副鼻腔領域の手術シミュレータとして応用するため，クラウドGPGPUを用いた数値音響解析の高速化を試みた．NVIDIA社のCUDAを用いて計算を並列化するプログラムを開発し，その効果を評価した．空間離散化幅0.5 mm，時間離散化幅12x10^-5 s，256x256x256ボクセルの解析空間に配置した一様管を対象にした実験を行い，一般的なPCでは約68時間要した計算がクラウドGPGPUの利用により約11分にて完了することを示した．これは350倍以上の高速化である．