| Project/Area Number |
22K12920
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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 90150:Medical assistive technology-related
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| Research Institution | University of Yamanashi |
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Principal Investigator |
牧野 浩二 山梨大学, 大学院総合研究部, 教授 (60560159)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
藤田 浩二 東京医科歯科大学, 大学院医歯学総合研究科, ジョイントリサーチ講座講師 (80451970)
小山 賢介 山梨大学, 大学院総合研究部, 助教 (80456491)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | 指の力 / 指握力計 / バランス計 / 暗黙知 / 指握力 / 診断補助システム |
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| Outline of Research at the Start |
手の病気の診断では動きだけでなく指の力の入り具合が重要であるが、医師が必要とする力の入り具合を測るための機器はないため、適当な物を持ち上げたときの動作を医師が見て、暗黙知を利用して各指の力の入り具合を推測している。本研究では、既存の握力計を改造して各指の最大の力を計測する「指握力計」とペットボトルを持ち上げるときに発生する最小力を計測ための「バランス計」を開発し、そのデータ解析を基に、医師の診断と併せることで各指部位の圧力分布を用いた疾病診断補助システムを作成する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では各指の力と手指に関する疾病との関連性が予測できるといった手の外の専門医の暗黙知を基にして診断補助システムの開発と、専門医が持つ暗黙知の解明と形式知化を目指す。各指の圧力分布を測る装置として、２種類の装置を開発している。１つは各指に発生する最大の力を測ための装置として既存の握力計を改造した指握力計である。もう１つは、物をつかむ時に使用するバランスを取る力を計測することができるバランス計である。
まず、指握力計に関しては計測精度と計測の安定性を向上させるためにゴム型センサからひずみゲージを用いたセンサへの改造を行った。次に、バランス計に関しては病院で実際の患者様が使っていただけるための堅牢化開発を行い、計測を開始した。また、リュウマチ患者の状態と指握力計やバランス計との関係性を明らかにすることを目的としている。そこで、疾病補助システムの一環として、手のレントゲン画像を取り込んで使えば使うほど賢くなるAIシステムの構築に関する研究を行った。さらに、適用する疾病の範囲を広げる研究も始めた。また、暗黙知解明の手法を探るため、協力していただいている医師主導による歩容動作や投球動作の解析を行い、理学療法士の聞き取りを行うことを通じて少量データでも暗黙知を解明するための検討を行っている。このようなさまざまな事例を取り上げることで、暗黙知解明メソッドの確立を目指し、それを応用することで暗黙知の形式知化を行う。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
2つの指の力を計測する装置の開発を行い、実際の患者様に使っていただけるものへ仕上げた。その結果と統合するためのAI開発も同時に行い、そのプロトタイプを作成することができた。コロナによる制限が緩和されたことにより、医師による計測が行えるようになり、実際のデータを取ることができるようになったため、開発中のAIとデータの関連性を調べることを始めることができている。さらに、協力いただける機関が増えたため、研究は当初の予定より進んだ状況にある。以上より、おおむね順調に進んでいる。
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| Strategy for Future Research Activity |
実際の患者様のデータと暗黙知の関連性を調べることを行い、暗黙知の解明を目指す。患者様のデータは大量にとることが難しいため、機械学習による分類と、医師からの聞き取り調査から関連性を引き出すことを行っており、今年度もそれを進める。それとともに、AIと連携を行った研究を行うことで研究の解明のアプローチを増やす。
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