Detection of cognitive disorder by using dual task and voice

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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れていない。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音声からMCIを精度良く検出する手法を提案することを目的とする。2022年度は、前年度に引き続き2020年度に取得した高齢者の音声を用いて健常群とMCI群の判別器を提案した。本研究では、計算をシングルタスク、歩きながら計算をデュアルタスクとしており、まずはシングルタスクでの音声からの判別器作成に取り組んだ。100から7を順次引いていく計算を暗算で行いその答えを発声した音声と、その答えを予め紙に印刷しておきそれを単に読み上げた音声を録音した。それらの音声から特徴量を算出し、計算音声からの特徴量と答え読み上げ音声からの特徴量の差分値を用いることで比較的精度の良い判別器を実現できた。この判別器の精度を、2021年度に取得した検証用の音声を用いて検証した。また判別器の更なる精度検証のため、追加で新たな音声を取得した。追加の音声も含めた精度検証の結果、約6割の正解率で健常群とMCI群を判別できた。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。