TOP > 国内特許検索 > 認知機能障害危険度算出装置、認知機能障害危険度算出システム、及びプログラム

認知機能障害危険度算出装置、認知機能障害危険度算出システム、及びプログラム 新技術説明会

国内特許コード P100001362
掲載日 2010年12月16日
出願番号 特願2010-134403
公開番号 特開2011-255106
登録番号 特許第4876207号
出願日 平成22年6月11日(2010.6.11)
公開日 平成23年12月22日(2011.12.22)
登録日 平成23年12月9日(2011.12.9)
発明者
  • 加藤 昇平
  • 小林 朗子
  • 小島 敏昭
  • 伊藤 英則
  • 本間 昭
出願人
  • 国立大学法人 名古屋工業大学
  • 株式会社イフコム
  • 本間 昭
発明の名称 認知機能障害危険度算出装置、認知機能障害危険度算出システム、及びプログラム 新技術説明会
発明の概要

【課題】認知機能障害の危険度を精度良く算出することができるようにする。
【解決手段】特徴量選択部22によって、音声データから抽出される複数種類の韻律特徴量と、音声データの発話者について求められたHDS-Rスコアとを含む複数の学習データに基づいて、複数種類の韻律特徴量から、HDS-Rスコアとの相関が最も高くなる韻律特徴量の組み合わせを選択する。重み付け決定部24によって、複数の学習データの各々の選択された韻律特徴量の組み合わせとHDS-Rスコアとに基づいて、選択された韻律特徴量の組み合わせの各々に対する重み付けを決定する。特徴量抽出部28によって、入力された音声データから、複数種類の韻律特徴量を抽出する。危険度算出部30によって、抽出された韻律特徴量のうちの選択された韻律特徴量の組み合わせと、重み付け決定部24によって決定された重み付けとに基づいて、認知機能障害の危険度を算出する。
【選択図】図1

従来技術、競合技術の概要


従来より、認知症のスクリーニングは、HDS-R(改訂長谷川式簡易知能評価スケール)、MMSE(Mini‐MentalState Examination)、CDR(Clinical DementiaRating)などが、fMRI、FDG‐PET、CSFバイオマーカーなどの神経生理学に基づくテストと同様に広く用いられている。これらは一定のトレーニングを受けた医師、あるいは臨床心理士などにより、主として医療機関において実施されている。



また、患者の認知症の症状レベルを特定してそれに応じた質問と正解を生成し、患者の回答と正解とを比較して正誤の判定を行う認知症診断支援システムが知られている(特許文献1)。

産業上の利用分野


本発明は、認知機能障害危険度算出装置、認知機能障害危険度算出システム、及びプログラムに係り、特に、音声データに基づいて、認知機能障害の危険度を算出する認知機能障害危険度算出装置、認知機能障害危険度算出システム、及びプログラムに関する。

特許請求の範囲 【請求項1】
音声データから抽出される複数種類の韻律特徴量と、前記音声データの発話者について求められた認知機能障害の危険度とを含む複数の学習データに基づいて、前記複数種類の韻律特徴量から、前記危険度との相関が最も高くなる前記韻律特徴量の組み合わせを選択する特徴量選択手段と、
前記複数の学習データの各々の前記選択された韻律特徴量の組み合わせと前記危険度とに基づいて、前記選択された韻律特徴量の組み合わせの各々に対する重み付けを決定する重み付け決定手段と、
入力された音声データから、前記複数種類の韻律特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記特徴量抽出手段によって抽出された前記韻律特徴量のうちの前記選択された韻律特徴量の組み合わせと、前記重み付け決定手段によって決定された重み付けとに基づいて、認知機能障害の危険度を算出する危険度算出手段と、
を含む認知機能障害危険度算出装置。

【請求項2】
音声データから抽出される複数種類の韻律特徴量と、前記音声データの発話者について求められた認知機能障害の危険度とを含む複数の学習データの前記複数種類の韻律特徴量に対して分析処理を行って、前記複数種類の韻律特徴量を合成した合成変数を複数種類生成する合成変数生成手段と、
前記複数の学習データと、前記生成された複数種類の合成変数とに基づいて、前記複数種類の合成変数から、前記危険度との相関が最も高くなる前記合成変数の組み合わせを選択する合成変数選択手段と、
前記複数の学習データの各々について求められる前記合成変数の組み合わせと、前記複数の学習データの各々の前記危険度とに基づいて、前記選択された合成変数の組み合わせの各々に対する重み付けを決定する重み付け決定手段と、
入力された音声データから、前記複数種類の韻律特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記特徴量抽出手段によって抽出された前記韻律特徴量から求められる前記合成変数の組み合わせと、前記重み付け決定手段によって決定された重み付けとに基づいて、認知機能障害の危険度を算出する危険度算出手段と、
を含む認知機能障害危険度算出装置。

【請求項3】
前記複数種類の韻律特徴量は、音声の周波数成分に関する特徴量、音声のフォルマント構造に関する特徴量、音声の大きさに関する特徴量、発話速度に関する特徴量、及び質問に回答するまでの反応時間に関する特徴量の少なくとも1つを含む請求項1又は2記載の認知機能障害危険度算出装置。

【請求項4】
前記学習データの認知機能障害の危険度を、前記発話者に対する長谷川式簡易知能評価スケールによって求められたものとした請求項1~請求項3の何れか1項記載の認知機能障害危険度算出装置。

【請求項5】
前記特徴量抽出手段は、質問に対する回答として入力された音声データから、前記複数種類の韻律特徴量を抽出する請求項1~請求項4の何れか1項記載の認知機能障害危険度算出装置。

【請求項6】
音声データから抽出される複数種類の韻律特徴量と、前記音声データの発話者について求められた認知機能障害の危険度とを含む複数の学習データに基づいて、前記複数種類の韻律特徴量から、前記危険度との相関が最も高くなる前記韻律特徴量の組み合わせを選択する特徴量選択手段、及び
前記複数の学習データの各々の前記選択された韻律特徴量の組み合わせと前記危険度とに基づいて、前記選択された韻律特徴量の組み合わせの各々に対する重み付けを決定する重み付け決定手段
を含む特徴量選択装置と、
入力された音声データから、前記複数種類の韻律特徴量を抽出する特徴量抽出手段、及び
前記特徴量抽出手段によって抽出された前記韻律特徴量のうちの前記選択された韻律特徴量の組み合わせと、前記重み付け決定手段によって決定された重み付けとに基づいて、認知機能障害の危険度を算出する危険度算出手段
を含む危険度算出装置と、
を含む認知機能障害危険度算出システム。

【請求項7】
音声データから抽出される複数種類の韻律特徴量と、前記音声データの発話者について求められた認知機能障害の危険度とを含む複数の学習データの前記複数種類の韻律特徴量に対して分析処理を行って、前記複数種類の韻律特徴量を合成した合成変数を複数種類生成する合成変数生成手段、
前記複数の学習データと、前記生成された複数種類の合成変数とに基づいて、前記複数種類の合成変数から、前記危険度との相関が最も高くなる前記合成変数の組み合わせを選択する合成変数選択手段、及び
前記複数の学習データの各々について求められる前記合成変数の組み合わせと、前記複数の学習データの各々の前記危険度とに基づいて、前記選択された合成変数の組み合わせの各々に対する重み付けを決定する重み付け決定手段
を含む合成変数選択装置と、
入力された音声データから、前記複数種類の韻律特徴量を抽出する特徴量抽出手段、及び
前記特徴量抽出手段によって抽出された前記韻律特徴量から求められる前記合成変数の組み合わせと、前記重み付け決定手段によって決定された重み付けとに基づいて、認知機能障害の危険度を算出する危険度算出手段
を含む危険度算出装置と、
を含む認知機能障害危険度算出システム。

【請求項8】
コンピュータを、
音声データから抽出される複数種類の韻律特徴量と、前記音声データの発話者について求められた認知機能障害の危険度とを含む複数の学習データに基づいて、前記複数種類の韻律特徴量から、前記危険度との相関が最も高くなる前記韻律特徴量の組み合わせを選択する特徴量選択手段、
前記複数の学習データの各々の前記選択された韻律特徴量の組み合わせと前記危険度とに基づいて、前記選択された韻律特徴量の組み合わせの各々に対する重み付けを決定する重み付け決定手段、
入力された音声データから、前記複数種類の韻律特徴量を抽出する特徴量抽出手段、及び
前記特徴量抽出手段によって抽出された前記韻律特徴量のうちの前記選択された韻律特徴量の組み合わせと、前記重み付け決定手段によって決定された重み付けとに基づいて、認知機能障害の危険度を算出する危険度算出手段
として機能させるためのプログラム。

【請求項9】
コンピュータを、
音声データから抽出される複数種類の韻律特徴量と、前記音声データの発話者について求められた認知機能障害の危険度とを含む複数の学習データの前記複数種類の韻律特徴量に対して分析処理を行って、前記複数種類の韻律特徴量を合成した合成変数を複数種類生成する合成変数生成手段、
前記複数の学習データと、前記生成された複数種類の合成変数とに基づいて、前記複数種類の合成変数から、前記危険度との相関が最も高くなる前記合成変数の組み合わせを選択する合成変数選択手段、
前記複数の学習データの各々について求められる前記合成変数の組み合わせと、前記複数の学習データの各々の前記危険度とに基づいて、前記選択された合成変数の組み合わせの各々に対する重み付けを決定する重み付け決定手段、
入力された音声データから、前記複数種類の韻律特徴量を抽出する特徴量抽出手段、及び
前記特徴量抽出手段によって抽出された前記韻律特徴量から求められる前記合成変数の組み合わせと、前記重み付け決定手段によって決定された重み付けとに基づいて、認知機能障害の危険度を算出する危険度算出手段
として機能させるためのプログラム。
産業区分
  • 治療衛生
  • 計算機応用
国際特許分類(IPC)
Fターム
画像

※ 画像をクリックすると拡大します。

JP2010134403thum.jpg
出願権利状態 権利存続中
ライセンスをご希望の方、特許の内容に興味を持たれた方は、下記までご連絡ください。


PAGE TOP

close
close
close
close
close
close
close