| Project/Area Number |
17K13255
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Research Field |
Childhood science (childhood environment science)
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| Research Institution | Kawasaki University of Medical Welfare |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2019)
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| Budget Amount *help |
¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
Fiscal Year 2019: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2017: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
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| Keywords | 感覚特性 / 自閉症 / ASD / 家族支援 / 物体検出 / ディープラーニング / AI / 人工知能 / 自閉症スペクトラム障害 / 視覚 / 機械学習 / オブジェクト検出 / 社会福祉関係 / 情報システム |
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| Outline of Final Research Achievements |
The purpose of this study was to "develop a system to help children with autism spectrum disorders and their families cope with sensory abnormalities".
We developed a system that detects objects that show reactions of children and persons with autism in images captured by a smartphone or computer, and presents the detected objects to the user. We used deep learning, which is a technology known as AI, to learn objects that show reactions that children do not like.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
事前学習モデルを用いて，入力画像から自閉症児が苦手とする物体を検出し出力する技術を開示または示唆する先行技術はこれまでに存在しなかった．
本成果システムを利用することで，専門家でなくとも自閉症児がパニックを起こした原因の推定が容易となり、また自閉症児がパニックを起こす前にその原因となる可能性のあるものを把握し回避することが可能となる．またスマートフォン等のアプリとしても実装できるため世界的に広く活用されることが期待できる．
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