Masatomo Kobayashi 研究室

主宰者：Masatomo Kobayashi
筑波大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、高齢者の認知機能低下や神経変性疾患を早期に発見するための客観的な評価手法の開発に取り組んでいます。特にアルツハイマー病や認知機能低下症（MCI）といった認知症の前段階における診断を実現することを目指しており、医学的な専門検査に頼らない、日常生活の中で実施可能な簡便な評価方法の確立を重視しています。 研究では、患者の身体動作（歩行パターン）、音声特性（会話時の韻律や声の特徴）、描画動作（デジタルペンでのタブレット上の描画プロセス）といった複数の行動情報を取得し、深層学習や統計的分析によって解析しています。単一の行動だけでなく、複数の情報源を組み合わせることで、異なる認知領域の障害を捉え、診断精度の向上を図っています。また、合成データを用いた学習により、限定的な臨床データセットの課題を克服し、異なる集団や測定環境に対応できる汎用的なモデルの構築に取り組んでいます。 さらに、会話ロボットや音声アシスタントとの日常的な相互作用を活用した認知機能評価や、眼球運動パターンの分析による疾患の識別など、新しい観察手法の開発も進めています。これらの多角的なアプローチにより、認知症の早期発見と疾患特異的な診断を可能にする実用的なツールの創出を目指しています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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