MEDICINE & AI

タイトル：Feasibility study of emotion mimicry analysis in human-machine interaction 雑誌名：Sci Rep. 2025 Jan 31; 15(1): 3859. 概　要： 本研究は、健康アプリの利用が増加する中で、感情を特定し表現することが神経感覚の健康を向上させる重要な要素であることに着目しています。特に、自閉症スペクトラム障害のある個人に対する治療的応用を目指した閉ループフィードバックシステムを開発しました。このシステムは、ユーザーがアニメーションアバターの表情を模倣することで特定の感情を投影するのを助けます。8人の参加者を対象にした小規模な実験では、システムの実現可能性がテストされ、参加者は85.40%の精度で感情を認識し、46.67%の精度で表情を模倣しました。驚きの表情においてパフォーマンスの欠如が見られましたが、モデルの改善により約30%の性能向上が期待されています。 方　法： 本研究は、8人の参加者を対象とした小規模な実験研究です。参加者は、アニメーションアバターが表現する6つの基本的な感情と中立的な表情を模倣するよう求められました。カスタム感情認識モデルがユーザーの顔の表情を分析し、投影の正確性に関するフィードバックを提供しました。 結　果： 参加者は、投影された顔の表情と認識された感情との間に正の相関があることを示しました。感情の認識精度は85.40%であり、表情の模倣精度は46.67%でした。特に、驚きの表情においてパフォーマンスの不足が見られましたが、モデルの改善によりこの問題に対処しました。 結　論： このシステムは、感情スキルの発展や治療的利用に向けた可能性を示していますが、結果を検証し、改良の影響を分析するためには、さらなる大規模な実験研究が必要です。