Detection of cognitive disorder by using dual task and voice

使用双重任务和语音检测认知障碍

• 批准号: 20K12688
• 负责人: 樋口 政和
• 金额: $ 2.33万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K12688/
• 关键词: 認知障害; デュアルタスク; 音声

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。

In a highly socialized society, there is a morbidity rate of disease, and it is important to prevent and treat it in the early stage. The initial symptoms of dysphagia and cognitive syndrome are similar to those in the early stage. Diseases, doctors, doctors, If the applicant is sick or sick, the technical research will be carried out, and the severe symptoms will be presumed to be suffering from illness. Sound, and sound, etc. In order to improve the accuracy, the accuracy is very high, and the accuracy is very high. The accuracy is very high, and the accuracy is very high. The accuracy is very high, and the accuracy is very high. The accuracy is very high. One party, twice a day at one time, at the same time, make sure that you are aware of the symptoms and that you are aware that there is a report. The purpose of this study is to improve the accuracy and accuracy of time-honored sound, sound, MCI, sound, sound and sound. In the year 2022 and the previous year, we introduced the voice of the high-achievers in 2022 and the previous year, using the "healthy group" MCI group discriminator "proposal". In this study, the computer system, the computer system, the computer, the computer. 100'7 'secondary citation calculation, hidden calculation, answer, print, read, print, click, etc. In order to calculate the sound volume, to calculate the sound volume, to calculate the sound volume, The accuracy of the discriminator, the accuracy of sound and sound in 2021. The discriminator is more accurate, and the new sound is added. The additional sound contains the accuracy of the test results and about 6% of the cut positive solution rate of the normal population. The MCI group discriminates the noise. The accuracy of the diagnosis accuracy of the disease discriminator is higher than that of the disease discriminator.

项目成果

Evaluation of emotional arousal level and depression severity using voice-derived sound pressure change acceleration.

• DOI: 10.1038/s41598-021-92982-7
• 发表时间: 2021-06-30
• 期刊: Scientific reports
• 影响因子: 4.6
• 作者: Shinohara S;Toda H;Nakamura M;Omiya Y;Higuchi M;Takano T;Saito T;Tanichi M;Boku S;Mitsuyoshi S;So M;Yoshino A;Tokuno S
• 通讯作者: Tokuno S

うつ病の音声指標, MDVI・中心力の騒音による影響の調査

噪声对 MDVI 和中心力（抑郁症声音指数）的影响研究

• 发表时间: 2022
• 作者: 高野毅;大宮康宏;水口大輔,中村光晃，樋口政和，篠原修二;宗未来;徳野慎一
• 通讯作者: 徳野慎一

Study on Detection of Dementia by Dual Tasking

双重任务检测痴呆症的研究

• 发表时间: 2022
• 作者: Higuchi M;Nakamura M;Omiya Y;Tokuno S
• 通讯作者: Tokuno S

Influence of sample rates on major depression measure using a voice-derived index (Centripetal Force)

使用声音衍生指数（向心力）采样率对重度抑郁症测量的影响

• 发表时间: 2022
• 作者: Mizuguchi D;Omiya Y;Takano T;Nakamura M;Higuchi M;Shinohara S;So M;Tokuno S
• 通讯作者: Tokuno S

音声バイオマーカー開発の現状

声音生物标志物开发现状

• 发表时间: 2022
• 作者: 石原 量;緒方蓮，横張日菜子，鹿取ことみ，坂井奈央，柘植奏羽，中島忠章，志村絵理，馬場猛;館岡陸，菅原英子，伊藤桂一，春日貴志;徳野慎一
• 通讯作者: 徳野慎一