Detecting atherosclerosis from the ear: evaluation of vascular endothelial function using a probabilistic neural network

• Project/Area Number: 20K19920
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
• Research Institution: Fujita Health University (2022); Shizuoka University (2020-2021)
• Principal Investigator: Hirano Harutoyo 藤田医科大学, 医療科学部, 講師 (50725679)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Project Status: Completed (Fiscal Year 2022)
• Budget Amount: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000); Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2021: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000); Fiscal Year 2020: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
• Keywords: 動脈硬化 / 血管内皮機能 / Earlobe crease / 画像処理 / 血管内皮 / 簡易検査 / 機械学習 / 診断支援

Outline of Research at the Start

血管のもっとも内側にある細胞層（血管内皮）の機能の低下が動脈硬化の初期症状である．我々の研究グループでは，これまでに耳朶のしわの有無がこの機能低下に関連することを世界で初めて統計的に示してきた．本研究では，耳朶のしわから血管内皮の機能を評価するために，耳朶の画像データを用いて血管内皮機能を評価するシステムを世界で初めて提案する．具体的には耳朶しわの長さ，深さなどの特徴を定量抽出し，それらの特徴から機械学習を行い血管内皮機能を評価するシステムの開発を目指す．

Outline of Final Research Achievements

This study proposed a vascular endothelial function evaluation system using a smart device with a built-in camera to easily evaluate vascular endothelial function from earlobe wrinkles. The features of earlobe wrinkles, such as length, number, and depth, were quantitatively extracted from earlobe photographs, and a system was developed to evaluate vascular endothelial function based on these features.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究で開発したシステムは，耳朶の写真撮影間のみ不動となるだけで検査が終わるため，患者の体表へセンサを付着させることなく血管内皮機能の定量計測を行える．また，現行のELC有無の診断法は，医師の主観による可能性を除外するために複数人医師の多数決によってELCが判断されている．そのため，提案システムが実現すれば外来診療での診断が容易になることに加えて，例えばスマートフォンやタブレット端末などのデバイスへアプリケーションとして実装すれば家庭でも動脈硬化の簡易スクリーニングが可能となる．そのため，患者の負担は極めて少なく，より多くの人の動脈硬化早期診断に貢献できる．

Research Products

• [Presentation] Convolutional Neural Network-Based Assessment Method for Atherosclerosis Using Earlobe Crease Images (2022)
  • Author(s): Harutoyo Hirano, Haruki Goto, Satoshi Ota, Masato Futagawa, Yu Hashimoto, Haruki Hashimoto, Shinji Kishimoto, Nozomu Oda, Masato Kajikawa, Tatsuya Maruhashi, and Yukihito Higashi
  • Organizer: 44th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC)
  • Int'l Joint Research