聴性定常反応を用いた他覚的聴力検査への機械学習の適用

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC2-3

グループ名: 【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2021/09/08

タイトル(英語): Application of Machine Learning to Objective Hearing Tests Using Auditory Steady-State Response

著者名: 高橋 斗威（東京大学）,可部 泰生（東京大学）,高橋 宏知（東京大学）

著者名(英語): Toi Takahashi (University of Tokyo),Yasuo Kabe (University of Tokyo),Hirokazu Takahashi (University of Tokyo)

キーワード: 聴性定常反応|ASSR|他覚的聴力検査|機械学習|LSTM|auditory steady-state response|ASSR|objective hearing test|machine learning|LSTM

要約(日本語): 一般的な聴力検査では患者自身に音の有無を報告させるが，患者が認知症などを患っている場合にはそれが実施できないという問題があった．そのような場合，代替手法として聴性定常反応を用いた他覚的聴力検査が行われる．その検査では音提示中の脳波から聴力の有無が推定されるが，従来の解析手法では長時間の脳波データが必要であった．そこで本研究では解析に機械学習を用いて検査精度を向上させ，脳波計測時間の短縮を目指した．LSTMを組み込んだ識別モデルで音提示時と無音時の脳波データを識別した．実験の結果，識別精度の改善は見られなかったが，ASSRに個人特性があることが示唆された．今後は，個人特性を考慮したASSR検出手法によって検出精度の向上が期待される．

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