2025 IEEE 14th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE)にて西田研究室修士2年の塚越駿大君がOutstanding Prize Excellent Paper Awardsを受賞しました。

著者：Toshihiro Tsukagoshi，Masafumi Nishida，Masafumi Nishimura

タイトル：Swallowing Sound Segmentation Using Self-Supervised Learning-Based Features

概要：嚥下機能の低下は誤嚥性肺炎や窒息のリスクを高めるため、日常的な評価には非侵襲的かつ低コストな技術が求められている。先行研究では、皮膚接触型マイクで記録した食事音を用いた解析が提案されているが、手動で事前に分割された嚥下音のみを対象としており、実環境での応用には正確な嚥下セグメンテーションが不可欠である。本研究では、自己教師あり学習（SSL）の特徴量を活用した嚥下音セグメンテーションモデルを提案する。GRUを用いた手法をベースラインとして実装し、IoU-F1スコアを用いて性能を比較したところ、SSL特徴量を用いたモデルは、従来の特徴量ベースの手法をすべての指標で上回った。本アプローチは、正確な嚥下セグメンテーションの実現に向けた有望な基盤を提供することができる。