Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

マインドフルネス認知療法 / 不安障害 / VR / マインドフルネス / RCT

前年度に作成したvirtual reality(VR)による曝露を導入したマインドフルネス認知療法プログラムを用いて、単群前後比較試験のデザインでpilot studyを行った(新型コロナウイルス感染症の完全な収束がない状況で、その流行が去った間の期間を狙って、短期間で募集をしたため、N=4と少人数となった)。具体的なプログラムの内容については、VRによる曝露をマインドフルネス認知療法をメインとする全8回のプログラムに組み入れ、被験者にとって苦手な場面に段階的に曝露した。プログラムの実施可能性については、従来のプログラムと比べ、実施可能性に大きな問題がないことを示した（組み入れ率100%（4/4名）、脱落率25%(1/4名）、研究参加率81.3%(26/32)）。一方で上記結果やプログラム被験者からの意見も参考にし、さらなるプログラムやVRコンテンツの改良を行った。
具体的な変更点としては、以下の二点が挙げられる。一点目は、VRによる曝露の導入時期の変更である。8回のマインドフルネス認知療法のプログラムの中にVRによる曝露を組み入れると慌ただしいスケジュールとなり、被験者に戸惑いもみられた。そのため、VRによる曝露は8回の認知行動療法を実施した後で導入することとした。二点目としてはVRコンテンツをグラフィックで構成されたものから実写に切り替えたことである。被験者からはコンテンツに十分な不安をもたらすほどのリアリティがないとの報告があった。

音声感情認識 / 音声病態分析学 / 道徳感情数理工学 / バーチャルリアリティー / 恐怖 / 笑い / 元気度 / コミュニケーション / 感情音声 / TOE / 音声病態分析 / 不安 / 不安障害 / 感情 / 病態

多くの精神疾患患者やストレス被曝者と接し,ストレスの大きな要素として「不安」「恐怖」の感情が密接に関わっていることが判った. 「不安」「恐怖」音声の分析を行った結果, 不安を感じる時間が元気圧の変化の様子に影響を与えていた. 次に, 楽しさと笑いの音声取得と解析を行い, コミュニケーション後に元気圧が増加している被験者の多くがコミュニケーション中にHappyの感情が最も表出される傾向がある事が判った. これまでの研究成果の実用を想定する医療分野において, 数理化の原理を工学技術者が理解できるモデルにする必要があった. 特に, アルツハイマーやうつ病において, その様相の数理モデルを構築した.

申請者は音声感情認識技術および「音声病態分析学」講座において, 医療分野への技術応用研究を行っている. 一連の研究において多くの精神疾患患者やストレス被曝者と接する上で, ストレスの大きな要素として「不安」「恐怖」の感情が影響していることが判った. 健常者と患者に分けて医師の診断ラベル, 生理データに基づいた「不安」「恐怖」の感情出現様相と音響パラメタを比較することで, 健常から未病状態そして発病までのプロセス特徴を導出し, 予てより問題とされてきた, うつ病や双極性II型, 不安神経症, 自死などの予防や未病対策, ケアやトリートメント, レジリエンス付与などへ応用できることに意義がある.

【研究分担者】
篠原修二	東京大学	大学院工学系研究科(工学部)	特任助教	(Kakenデータベース)
中村光晃	東京大学	医学部附属病院	特任助教	(Kakenデータベース)
徳野慎一	東京大学	大学院工学系研究科	特任教授	(Kakenデータベース)