人工知能を用いた顔面神経麻痺の客観的主観評価システムの確立
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22K09853
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 56070:Plastic and reconstructive surgery-related
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| Research Institution | Niigata University |
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Principal Investigator |
松田 健 新潟大学, 医歯学系, 教授 (50423166)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
奥田 修二郎 新潟大学, 医歯学系, 教授 (00512310)
曽束 洋平 新潟大学, 医歯学系, 准教授 (40437413)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2024: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | 顔面神経麻痺 / 人工知能 / 画像解析 / 評価法 |
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| Outline of Research at the Start |
顔面神経麻痺の重症度評価は多くの場合、主観的なスコアリングを用いて行われている。
これらは比較的簡便で理解しやすいという利点の一方で、客観性・定量性・再現性に乏しいという欠点がある。
患者の社会適合を目的とする形成外科では特に「顔」の社会的な意味も考慮した評価法、すなわち「与える印象の良し悪し」というような主観的評価が適しているといえるが、それでは主観評価を益々曖昧な形で用いる事になる。近年の顔認識・画像解析技術と人工知能を組み合わせて用い「普通の顔」「違和感のある顔」の認識をある程度の客観性を持って評価、さらにその判断根拠の可視化技術を加え、よりよい再建術のために役立てることを目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
静止画像「安静時並びに顔面運動「イー」を行っている時の２つの画像」を用いて人工知能による顔面各部位の検出を、完全麻痺例と不全麻痺例の患者１０名づつ程度、更に麻痺のない健常例も追加して数種類の顔面特徴点検出エンジン（FaceAPIやGoogle Mediapipeなど）を用いて行った。これらの顔面画像における顔面各特徴点の検出試験を行った結果、麻痺のない例では比較的正確に多くの顔面の特徴点を捉えることが可能であるが、麻痺例ではその検出精度はかなり低下してしまうことがわかった。
これは人間の顔面は概ね左右対称であることを前提に検出エンジンの機械学習が行われている（麻痺のない人間の顔をもとにしている）結果であると考えているが、特に顔面神経麻痺の伴う個々の症例に関して評価を行うには麻痺患者における検出精度の向上が必須であり、その方策を考慮している。一方で、日本形成外科学会や日本顔面神経学会ならびにその関連学会、いくつかの研究会にて上記知見を含んだ発表を行った。（下記参照）また、関連領域の研究者との意見交換並びに情報収集を行った。
The 14th International facial nerve symposium (2022. 4. 28-30)、第44回日本顔面神経学会（2022.7.29-30）、地の広場サイエンスセミナー（学内講演2022. 7. 21）、第33回日本末梢神経学会（2022.9.10）、2022年度 手の外科懇話会秋のセミナー（2022.10.22）、
The 4th Korean Facial Nerve Society Conference（2022.12.3）
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
各種の顔面特徴点検出エンジンを用いた場合、麻痺のない例では比較的正確に顔面の特徴点を捉えることが可能であるが、麻痺例ではその検出精度はかなり低下してしまうことがわかった。これは顔面が概ね左右対称であることを前提に学習が行われている結果であると考えているが、
特に顔面神経麻痺の伴う個々の症例に関して評価を行うには麻痺患者における検出精度の向上が必須であり、その方策を考慮している。
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| Strategy for Future Research Activity |
更に多くの検出エンジンの検出精度を調査し、最も適したものを選択する。
顔面特徴点正確な検出が特に重度の顔面神経麻痺例では困難である一方、麻痺の程度と検出のズレの大きさにも着目し、その利用が可能であるか否かを検証していく予定である。
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Report
(1 results)
Research Products
(5 results)
