エージェントによる非定型質問への応答からの認知症検出

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2018-03-09
• タイトル: エージェントによる非定型質問への応答からの認知症検出
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Detecting dementia from responses to atypically questions by agent systems
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
• 著者所属: 大阪大学キャンパスライフ健康支援センター
• 著者所属: 高知大学医学部神経精神科学教室
• 著者所属: 大阪大学大学院医学系研究科
• 著者所属: 大阪大学キャンパスライフ健康支援センター
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Institute of Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Institute of Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kochi University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Institute of Science and Technology
• 著者名: 宇城, 毅犠; 田中, 宏季; 足立, 浩祥; 數井, 裕光; 池田, 学; 工藤, 喬; 中村, 哲
• 著者名(英): Tsuyoki, Ujiro; Hiroki, Tanaka; Hiroyoshi, Adachi; Hiroaki, Kazui; Manabu, Ikeda; Takashi, Kudo; Satoshi, Nakamura
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 簡易に認知症を検出するために，音声情報や言語情報に着目した研究が多く行われている．これらの研究で与えられる課題は，神経心理検査を元に作成されたものが多い．この場合，与えられる課題が限られてしまい，長期的に繰り返し利用する上で検出することが難しくなると考えられる．そこで我々は，各種検査の質問よりも非定型な質問を用意し，その質問への応答から認知症の検出を試みた．用意した質問は，エージェントにより研究協力者 24 名 (12 名の認知症患者と 12 名の非認知症者) に投げかけられる．我々は，高齢者の質問への応答を収録し，音声特徴量と言語特徴量を抽出した．抽出した特徴量を入力とした，機械学習による分類モデルを構築し，分類実験を行ったところ，ROC 曲線における AUC 値として 0.95 が得られた．これより，非定型質問を用いた場合においても高い認知症検出能力が得られることを示した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: There are some studies to detect dementia utilizing acoustic and language information. Tasks used in the past studies were created on the basis of neuropsychological test. The limited variety of tasks might have a negative impact on being routinely screened for dementia, because of habituation effects. We proposed to detect dementia from the responses to more atypical questions. An agent system asked 24 participants (12 dementias and 12 non-dementia) to obtain answers of these questions. We classified two groups (dementia/non-dementia) by machine learning algorithm using the extracted features of speech and language from the recorded responses. The result showed 0.95 detection performance on the area under an ROC curve. We concluded that our system using atypical questions is also able to detect dementia.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA1271737X
• 書誌情報: 研究報告高齢社会デザイン（ASD）; 巻 2018-ASD-11, 号 4, p. 1-4, 発行日 2018-03-09
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2189-4450
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会