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テレ聴診器：音で体の中を診る生体の物理的性質を活用した生体音響解析 
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| どんな研究 |
生体から出る音を収集して解析することにより、身体の機能や状態に関する有用な情報を得ることができると期待されます。本研究では数多くの音響センサで同時多面的にとらえた胸部の生体音を基に、循環器や呼吸器の機能や状態を推定することを目的としています。 |
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| どこが凄い |
時間の経過を追って収集された多チャンネルの音を言語に直接翻訳する情報変換モデルを提案しました。また心臓の弁の運動や心室の容積と圧力との関係といった、対象（生体器官）の物理的性質を活用することで、心臓の状態や３Ｄ形状を精度良く推定することも可能になりました。 |
| めざす未来 |
音以外の様々な情報とも組み合わせ、人の身体の機能や状態を個人ごとにモデル化したデジタルツインを構築できると考えられます。その精度を高めることで、日常生活における病気の早期発見や予防を通じてウェルビーイングの向上を支援する「AI聴診器」の実現をめざします。 |
[1] 柏野邦夫, 中野允裕, 渋江遼平, 塚田信吾, 友池仁暢, “心音に対する説明文の自動生成,” 情報科学技術フォーラム, 2020.
[2] S. Ikawa, K. Kashino, “Neural audio captioning based on conditional sequence-to-sequence model,” in Proc. Workshop on Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events (DCASE), 2019.
[3] M. Nakano, R. Shibue, K. Kashino, S. Tsukada, H. Tomoike, “Gaussian process with physical laws for 3D cardiac modeling,” in Proc. European Signal Processing Conference (EUSIPCO), pp. 1452-1456, 2020.
柏野 邦夫 （Kunio Kashino） メディア情報研究部
Email: cs-openhouse-ml@hco.ntt.co.jp