Development of Ultra-early Dementia Screening Scheme through Modality Fusion of Gait Analysis and Health Information
Description: 認知症の早期発見は一般的に難しく、症状が進行するまで専門医の介入を受けられないケースが多い。これまで、機械学習を用いて個人の健康情報や音声情報からモデルを構築し、認知症スクリーニングの実現に向けた取り組みがなされている。本研究では、歩容の乱れ（パーキンソニズム）と関係のあるレビー小体型認知症に着目し、レビー小体型認知症における前駆症状の前兆を発見できる超早期スクリーニングモデルを構築する。健康測定会を開催し、歩容測定から得られる関節移動の解析情報や足首部の加速度情報からモデルを構築する。また、質問票等の情報からもモデルを構築し、これらのモダリティ統合によりスクリーニング性能の向上を目指す。
Amount: ¥2,860,000
Funding type: fellowship
Funder scheme: Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
Start date: 2022-08-31
End date: 2025-03-31
Investigator: Jun Takeo
Institution: Nagoya Bunri University(2024)International Professional University of Technology in Nagoya(2022-2023)
Funded outputs count: 1
Funder award ID: 22K21313
OpenAlex ID: G5575256607