Project/Area Number |
21K11936
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
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Research Institution | Fujita Health University (2022) Shiga University (2021) |
Principal Investigator |
健山 智子 藤田医科大学, 医療科学部, 准教授 (90550153)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
野崎 真也 琉球大学, 工学部, 准教授 (00390568)
陳 延偉 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (60236841)
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Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2023: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2022: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
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Keywords | 顔面浮腫 / 3次元顔形状の観測 / 深層学習 / 3次元顔形状データベース / 顔貌形態モデル / 顔面浮腫疾患 / 3次元顔面形態観測 / 3次元標準顔形状 / 点群解析 / 民生用RGB-Dセンサー |
Outline of Research at the Start |
①:顔面浮腫による顔面形態と健常との違いを理解するため,健常者から生成する顔面浮腫の疑似正常と疑似疾患における顔面膨張の形態モデルの生成する.このモデルへ疾患情報を射影することで,現れた差異や評価が臨床に妥当であるかを確認する. ②:顔面浮腫の形態観測のための標準顔形態生成と顔面浮腫形態観測では,疾患症例の治療過程で取得されたデータを用いて最も強い症状,弱い症状を用いて各標準顔を生成し,①でのモデルへ射影することで,症例の形態変化の差分を検証する. ③:臨床医との連携により,顔面浮腫の計算機診断支援の開発とデータベースの公開を行い,国内外の顔面浮腫の症例に対する臨床支援に貢献する.
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Outline of Annual Research Achievements |
顔面浮腫は,通常時の顔の状態と比較すると,頬周辺が赤みを帯びて,頬形状の下方向への膨張が視認される症状である.この疾患における発症要因は様々であるが,形成外科分野においては顎矯正手術後,切離・剥離から派生する傷などが要因として高い頻度で確認される.現状,顔面浮腫の診断は,臨床医の直接視診・触診によって行われ,経過観察に基づいて投薬治療を行うことが主であった.このため,医師ごとの診断が異なる可能性が高く,計算機による客観評価が可能な診断支援システムの確立が求められる. 上記の課題解決について,本研究では,①3次元顔形状情報観測とデータベースの構築,②正常と疾患奨励間における形状違いの観測と可視化,③①,②の成果にもとづく,顔面浮腫の計算機診断支援を目指す.今年度における本研究では,研究初年度(2021年度)に引き続き,①の課題についての研究に焦点を置いた. ①について,本研究で国内外の研究調査を行ったところ,顔面形状変化に関連した研究は,顔部位においても目元,口,鼻などの顕著な局所部位を想定したランドマークを用いた解析が主である.しかし,本研究で対象とする解析は,頬部位を導入した解析となるため,頬部位情報をより詳細に解析したデータベースは存在していない.それゆえ,本研究ではこの頬部位情報を考慮した3次元顔形状のデータ取得ならびにデータ解析を行った. 今年度は,疾患症例のデータベース化を行い,実際の形状と本研究による顔形状取得と比較を行う.
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
本年度は,データ取得とデータベース,そして疾患症例を導入することで,疾患症例と正常症例間におけるその形態動向の比較を行うことを予定していた. 現在,RGB-Dセンサーによる3次元顔形状の取得,さらに種々のセンサーを導入し,自宅でも取得できるよな簡便な撮像システム設計も同時に進行し,この点では本研究が新たな点群取得が実現できている. しかし初年度に引き続き,新型コロナウイルス感染症拡大に伴い,データ取得が当初の予定より遅れている.そのため,昨年度において予定していた,疾患症例との比較には間に合っていない.本年度は疾患データを導入し,データベース構築を行う.
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Strategy for Future Research Activity |
本年度は,初年度と昨年度に引き続き,顔面変化の評価のための正常症例収集を行いつつ,実際に臨床現場からもデータ収集を行う.この収集されたデータに対して,正常・疾患症例の各モデルを構成する.このモデルに基づき,正常と疾患におけるモデルでは,どのような特徴変化が存在するのか,について評価を行う.この評価をもとに,診断支援システム開発に向かう.
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