@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00234183,
 author = {永田, 大輝 and 武, 淑瓊 and 大倉, 史生 and 槇原, 靖 and 八木, 康史},
 issue = {52},
 month = {May},
 note = {認知性は，脳の神経細胞の働きが徐々に低下し，記憶力や判断力などの認知機能が低下した結果，日常生活に支障をきたした状態をいう．現時点で，認知症に対する完全な治療法は存在しない．ただし，認知症を患う前に通過すると考えられている MCI (軽度認知障害) を早期発見し適切な治療を行うことができれば，認知性を発症するまでの時間を遅らせたり健康な状態に再び回復したりする可能性がある．現在，認知症や MCI の診断に用いられるスクリーニングテストは医師の立ち会いが必要なことや時間を要するという点から日常計測が難しい．そこで，計算と足踏みを同時に行うデュアルタスクから予測を行うシステムが開発された．取得される計算や足踏みのデータを用いて，認知機能の推定を行っている．本研究では，体験者の表情を分析することでさらに頑健なシステムの構築を目指す．表情の時系列データをもとに動的な特徴量を生成し，機械学習を用いて認知機能障害の検出を試みた．},
 title = {デュアルタスク時の表情分析に基づく認知機能障害の早期発見},
 year = {2024}
}