A Cross-Sectional Study on Disease and Regional Diversity of Cognitive Impairment in Elderly Using Speech Analysis and Cerebral Blood Flow Activation

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本申請研究課題では、高齢者の発話音声ならびに認知課題遂行時の脳血流データを解析することで認知症の臨床診断ラベルと高い一致度を持つ認知症の早期スク リーニングの基本原理と基礎アルゴリズムを発展させることで、認知機能障害の疾患・地域多様性の横断的研究を展開する。2022年度は、以下の研究を実施した。疾患多様性の研究項目においては、新しい神経変性疾患として、レビー小体型認知症と病理の連続性が指摘されているパーキンソン病（PD）が研究対象として加えられた。研究分担者および連携研究者の協力の下、藤田医科大学病院にて臨床データと音声記録を収集した。２０２２年度はHC９４、PD106（パーキンソン病８１、大脳皮質基底核変性症８、多系統萎縮症１７）の計２００名の臨床データが収集された。PDは、発声や構音に運動障害を伴うケースが多いため、WAB失語症検査における復唱・音読課題１６題の回答音声を解析した。音響的特徴、言語的特徴、時間特徴をそれぞれ抽出・ 分析し、発話１６課題別に構築した弱学習モデルに対してアンサンブル学習を実装することで、PDの検出モデルを試作した。地域多様性の研究項目としては、高齢者の日常生活の記録からフィジカルフレイルのリスクを検出することを目的として、加速度データを使用したフレイル・サルコペニアのリスク要因である低筋力状態を推定するモデルを構築した。具体的には、名古屋市鳴子地区、豊田市足助地区、豊橋市の地域在住高齢者を対象に３軸加速度センサーを足首部位に装着した歩行運動から、歩行特徴量と用いた身体的虚弱状態を検出するシステムを試作した。