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Development of AI-based remote physical examination

Research Project

Project/Area Number 22K08199
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 53020:Cardiology-related
Research InstitutionGifu University

Principal Investigator

大倉 宏之  岐阜大学, 大学院医学系研究科, 教授 (30425136)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 原 武史  岐阜大学, 工学部, 教授 (10283285)
Project Period (FY) 2022-04-01 – 2025-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2023)
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: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
KeywordsAI / 頸静脈波 / 心不全 / Artificial intelligence / Physical examination / Cardiology
Outline of Research at the Start

循環器身体所見の代表的な視診所見に、頸静脈怒張の有無がある。ビデオ画像から頸静脈怒張の有無や特徴的な拍動パターンを人工知能(AI)により深層学習させることによって、身体所見の自動化、遠隔化ができるとの仮説を立てた。そこで健常例や様々な心疾患例に対して、頸静脈の画像を記録し、心エコー図による中心静脈圧上昇の有無と対比し深層学習させることによって、中心静脈圧上昇の有無の診断が可能か否かを検討する。さらに、頸静脈波形を非接触により描出することによる、心疾患の診断可能性についても検討する。

Outline of Annual Research Achievements

これまでに工学部との共同研究として、3DビデオカメラとRGBカメラによる頸静脈拍動の評価を目的として以下の共同研究を行てきた。(1).3Dビデオカメラからの距離計測の妥当性を検討するために深部計測モデルを使用して、3Dビデオカメラによる距離計測を行った。その結果、距離計測の妥当性が示された。
(2).次に頸静脈拍動モデルを用いて、拍動する物体の深度とその経時的変化を計測可能かどうかのモデル実験による検討を行った。その結果、モデル実験においては拍動を3Dカメラで記録することが可能であることが示された。(3).3DビデオカメラとRGBカメラにより、人体(健常例)における頸静脈拍動の記録をおこない頸静脈波をリモートで記録可能かどうかを検証した。その結果、いずれを用いても頸静脈拍動の可視化が可能であることが示唆された。
つづいて、以下の臨床検討を開始した。
(4). トレーニングセット:対象例(心不全例と健常例)に対して、3DビデオカメラならびにRBGカメラを用いて、頸部の動画像を記録した。Convolutional Neural Networkを用いた深層学習によって、心不全か非心不全に分類する学習を行った。
バリデーションセット:ついで、バリデーションセットに対してトレーニングで得られた深層学習の妥当性を検証する予定である。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

4: Progress in research has been delayed.

Reason

院内の倫理委員会の審査に時間を要したことと、新型コロナ感染症の周期的流行により、臨床例における症例登録が十分進まなかった。

Strategy for Future Research Activity

今後は、バリデーションセットとなる心不全患者と非心不全患者に対して、深層学習の妥当性を検証する予定である。また、右心カテーテル検査による中心静脈圧との対比や、非侵襲的に記録した頸静脈波形と右房圧波形の対比も行う予定である。

Report

(2 results)
  • 2023 Research-status Report
  • 2022 Research-status Report

URL: 

Published: 2022-04-19   Modified: 2024-12-25  

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