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COGNITIVE DYSFUNCTION DANGER COMPUTING DEVICE, COGNITIVE DYSFUNCTION DANGER COMPUTING SYSTEM, AND PROGRAM meetings

Patent code P100001362
Posted date Dec 16, 2010
Application number P2010-134403
Publication number P2011-255106A
Patent number P4876207
Date of filing Jun 11, 2010
Date of publication of application Dec 22, 2011
Date of registration Dec 9, 2011
Inventor
  • (In Japanese)加藤 昇平
  • (In Japanese)小林 朗子
  • (In Japanese)小島 敏昭
  • (In Japanese)伊藤 英則
  • (In Japanese)本間 昭
Applicant
  • (In Japanese)国立大学法人 名古屋工業大学
  • (In Japanese)株式会社イフコム
  • (In Japanese)本間 昭
Title COGNITIVE DYSFUNCTION DANGER COMPUTING DEVICE, COGNITIVE DYSFUNCTION DANGER COMPUTING SYSTEM, AND PROGRAM meetings
Abstract PROBLEM TO BE SOLVED: To compute the danger of cognitive dysfunction with high accuracy.
SOLUTION: A feature quantity-selecting section 22 selects combinations of rhythm feature quantities highest in correlation with HDS-R scores from multiple kinds of rhythm feature quantities based on a plurality of learning data including the multiple kinds of rhythm feature quantities extracted from voice data, and the HDS-R scores obtained on a speaker of the voice data. A weighting determining section 24 determines weighting to each of the selected combinations of the rhythm feature quantities based on the selected combinations of rhythm feature quantities and the HDS-R scores of each of the plurality of learning data. A feature quantity-extracting section 28 extracts the multiple kinds of rhythm feature quantities from the input voice data. A danger computing section 30 computes the danger of cognitive dysfunction based on the selected combinations of the rhythm feature quantities out of the extracted rhythm feature quantities, and weighting determined by the weighting determining section 24.
Outline of related art and contending technology (In Japanese)


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)。

Field of industrial application (In Japanese)


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。

Scope of claims (In Japanese)
【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。
IPC(International Patent Classification)
F-term
Drawing

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JP2010134403thum.jpg
State of application right Registered
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