| 徳岛大学シーズ＜E-04＞：機械 |   |
マルチモーダル感情推定技术の精神疾患の诊断支援への応用
― 解釈可能性を持った感情推定および因果推論を実現 ―
| 准教授 | 大学院社会产业理工学研究部 理工学域 知能情报系 情报工学分野 |
| キーワード | マルチモーダル感情推定、因果推论、相互作用、相関性、异质性 |
| 研究室鲍搁尝 |
| 研究の概要 | |
| ＜高齢者の社会的孤立に起因するうつ病など精神疾患の発病リスクの増大＞ 高齢化社会における地域の過疎化、新型コロナウイルス感染症による高齢者の社会的孤立は、うつ病の発症、認知症など精神疾患の誘因となることから大きな社会問題となっている。さらには、地域の過疎化は、医師等による診断の機会を制限することから、発病早期で疾患同定が困難となっている。 この直面した課題となる社会的孤立環境下での高齢者への早期診断?適切受診を目的とする、Webを介した精神疾患診断支援システムを実現する。（図１）。 ＜状态推定结果の解釈可能な形式出力で、医师の诊断活动を支援＞ モーダル特徴量间の共起や差异に基づき计算した関连性の情报を人间が解釈しやすい离散的な意味概念と関连付けて学习させることにより、解釈可能性を持った感情推定および因果推论を実现する。前処理として各モーダルの特徴量间の演算により抽出したモーダル共有?独立特徴を学习し、生データでの学习よりも効果的に関连抽出できる。モーダル间の関係を可视化し意味概念との関连付けにより人间が解釈可能な形式で出力できる。 |
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| 想定される用途と製品化?事业化イメージ | |
| ＜カウンセラーや医疗现场で精神疾患やストレス状态の诊断支援への展开＞ 现在、マルチモーダルデータの準备とモデルの実装中である。完成したマルチモーダル感情推定モデルは、大规 模言语モデルを用いた対话処理システムと统合させることによって、対话ＡＩと面谈するだけでストレス蓄积や精神疾患の可能性を検出することができる诊断システムや、感情の起伏の状态から认知机能レベルを予测する诊断システムへの応用が期待できる。   |
| 论文 | ● Kazuyuki Matsumoto et al., Learning a Bimodal Emotion Recognition System Based on Small Amount of Speech Data. 2022 8th International Conference on Systems and Informatics (ICSAI). ● 松本 和幸 他, クライアントのストレスとカウンセリング場面のマルチモーダル感情推定の関連性，JSKE 第18回日本感性工学会春季大会講演论文集, 口頭発表，2023年3月. ● 松本和幸 他, 就業者の精神的ストレス評価のための标準化面談手法の開発に向けた試み，第93回日本衛生学会学術総会，ポスター発表，2023年3月． |
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最终更新日：2025年8月21日
